Parameter estimation in rational models of molecular biological systems
Notice bibliographique
Résumé
Based on statistical thermodynamics or Michaelis -Menten kinetics, molecular biological systems can be modeled by a system of nonlinear differential equations. The nonlinearity in the model stems from rational reaction rates whose numerator and denominator are linear in parameters. It is a nonlinear problem to estimate the parameters in such rational models of molecular biological systems. In principle, any nonlinear optimization methods such as Newton-Gauss method and its variants can be used to estimate parameters in the rational models. However, these methods may converge to a local minimum and be sensitive to the initial values. In this study, we propose a new method to estimate the parameters in the rational models of molecular biological systems. In the proposed method, the cost function in all parameters is first reduced to a cost function only in the parameters in the denominator by a separable theorem. Then the parameters in the denominator are estimated by minimizing this cost function using our proposed new iteration method. Finally, the parameters in the numerator are estimated by a well defined linear least squares formula. A simple gene regulatory system is used as an example to illustrate the performance of the proposed method. Simulation results show that the proposed method performs better than the general nonlinear optimization methods in terms of the running time, robustness (insensitivity) to the initial values, and the accuracy of estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».