基于线性噪声近似的化学反应网络随机分析
计算机科学中的逻辑
2015-09-11 v2 定量方法
摘要
化学反应网络（CRNs）随时间的随机演化通常通过求解化学主方程（CME）或进行大量模拟来分析。分析随机性常常是需要的，特别是当某些分子数量较少时。不幸的是，如果系统复杂和/或无法确保初始种群规模较小，这两种方法都变得不可行。我们为CRNs开发了一种概率逻辑，能够对分子物种种群的演化进行随机分析。我们提出了一种基于CME的线性噪声近似（LNA）的近似模型检测算法，其计算复杂度与每个物种的种群大小无关，且关于不同物种的数量呈多项式级。该算法需要求解一阶多项式微分方程。我们证明了我们的方法对于任何足够接近热力学极限的CRN都是有效的。然而，我们通过四个案例研究表明，即使对于低分子计数，它仍能提供良好的近似。我们的方法能够对那些无法通过求解CME分析但远离确定性极限的CRN进行严格分析。此外，它可用于CRN的快速近似随机表征。
引用
@article{arxiv.1506.07861,
title = {Stochastic Analysis of Chemical Reaction Networks Using Linear Noise Approximation},
author = {Luca Laurenti and Luca Cardelli and Marta Kwiatkowska},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.07861},
year = {2015}
}