本文關(guān)鍵詞：細胞信號轉(zhuǎn)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的全局靈敏度分析

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【摘要】：靈敏度分析是定性定量研究系統(tǒng)生物學(xué)模型不確定性的主要方法,可以有效確定主導(dǎo)參數(shù),減小模型不確定性,提高優(yōu)化效率。然而如何快速有效地評估參數(shù)靈敏度現(xiàn)已成為系統(tǒng)生物學(xué)模型優(yōu)化的難題。針對傳統(tǒng)的全局靈敏度方法對多參數(shù)復(fù)雜系統(tǒng)生物學(xué)模型分析的不足,采用Kriging代理模型法,結(jié)合改進的基于方差的Sobol法,建立采用代理模型法的Sobol定量全局靈敏度分析法,實現(xiàn)復(fù)雜模型參數(shù)靈敏度分析的快速定量化評估。選用基于Smad蛋白的TGF-B信號轉(zhuǎn)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)進行實例研究,以細胞核內(nèi)磷酸化Smad復(fù)合物為目標(biāo)函數(shù)評價模擬效果。研究表明,上述方法在實現(xiàn)定量全局靈敏度分析的同時降低了模型運行時耗,提高模型評估效率,且與傳統(tǒng)Sobol法具有同樣的評估效果。
【作者單位】： 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 代理模型 全局靈敏度 細胞信號轉(zhuǎn)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61304071)
【分類號】：R329.2
【正文快照】： 1引言 生物系統(tǒng)通常由大量相互作用成分構(gòu)成,并包括空間,時間和生物學(xué)尺度下的各種運作流程[I]U]。系統(tǒng)生物學(xué)主要工作是整合不同層次信息以理解生物系統(tǒng)如何行使功能并最終能夠建立整個系統(tǒng)的可理解模型⑴。 建立生物系統(tǒng)數(shù)學(xué)或計算機模型的主要困難是參數(shù)值的準(zhǔn)確估計[4]。

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本文編號：715677