用于生物分子电路表征的信息增益最大化

生物分子电路的定量预测模型是合成生物学和分子通信电路设计的重要工具。用于动力学参数推断的典型延时单细胞数据的信息量不仅受测量不确定性和固有随机性的限制，还受所采用扰动的限制。新型微流控设备能够合成时间化学浓度曲线。扰动的 informativeness 可基于互信息进行量化。我们提出了一种近似方法，用于对此类扰动曲线进行最优实验设计。为估计互信息，我们对参数与观测的联合分布进行多元对数正态近似，并使用 Metropolis-Hastings 采样扫描设计空间。该方法通过在一个具有不同报告基因特征的基因表达模型上寻找最优扰动序列的合成案例研究进行了演示。