A scalable method for parameter identification in kinetic models of metabolism using steady-state data
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: In kinetic models of metabolism, the parameter values determine the dynamic behaviour predicted by these models. Estimating parameters from in vivo experimental data require the parameters to be structurally identifiable, and the data to be informative enough to estimate these parameters. Existing methods to determine the structural identifiability of parameters in kinetic models of metabolism can only be applied to models of small metabolic networks due to their computational complexity. Additionally, a priori experimental design, a necessity to obtain informative data for parameter estimation, also does not account for using steady-state data to estimate parameters in kinetic models. RESULTS: Here, we present a scalable methodology to structurally identify parameters for each flux in a kinetic model of metabolism based on the availability of steady-state data. In doing so, we also address the issue of determining the number and nature of experiments for generating steady-state data to estimate these parameters. By using a small metabolic network as an example, we show that most parameters in fluxes expressed by mechanistic enzyme kinetic rate laws can be identified using steady-state data, and the steady-state data required for their estimation can be obtained from selective experiments involving both substrate and enzyme level perturbations. The methodology can be used in combination with other identifiability and experimental design algorithms that use dynamic data to determine the most informative experiments requiring the least resources to perform. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: https://github.com/LMSE/ident. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».