通过仿真与历史匹配理解拟南芥根发育中的激素串扰
应用统计
2019-10-22 v2
摘要
植物发育生物学中的一个主要挑战是理解植物生长如何由相互作用的激素与基因所协调。应对这一挑战，不仅需要使用实验数据，还需建立数学模型。为使数学模型最好地描述真实生物系统，有必要理解模型的参数空间，以及模型、参数空间与实验观测之间的联系。我们发展了使用贝叶斯仿真的序贯历史匹配方法，以深入认识生物模型参数空间。这是通过依据连续的物理观测集合找出可接受参数集来实现的。这些方法随后被应用于一个复杂的拟南芥根生长的激素串扰模型。在该应用中，我们展示了初始的 22 个观测趋势如何将可接受输入集的体积缩减至原始空间的 6.1 x 10^(-7) 比例。额外的具生物学相关性的实验数据集（每个大小为 5）分别将该空间大小进一步缩减了三个和两个数量级。由此，我们提供了关于测量观测子集对模型结构所施加的约束及其生物学后果的见解。
引用
@article{arxiv.1801.01538,
title = {Understanding Hormonal Crosstalk in Arabidopsis Root Development via Emulation and History Matching},
author = {Samuel E. Jackson and Ian Vernon and Junli Liu and Keith Lindsey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01538},
year = {2019}
}
备注
54 pages, 14 figures