On a stochastic approach to model the double phosphorylation/dephosphorylation cycle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Because of the unavoidable intrinsic noise affecting biochemical processes, a stochastic approach is usually preferred whenever a deterministic model gives too rough information or, worse, may lead to erroneous qualitative behaviors and/or quantitatively wrong results. In this work we focus on the chemical master equation (CME)-based method which provides an accurate stochastic description of complex biochemical reaction networks in terms of the probability distribution of the underlying chemical populations. Indeed, deterministic models can be dealt with as first-order approximations of the average-value dynamics coming from the stochastic CME approach. Here we investigate the double phosphorylation/dephosphorylation cycle, a well-studied enzymatic reaction network where the inherent double time scale requires one to exploit quasisteady state approximation (QSSA) approaches to infer qualitative and quantitative information. Within the deterministic realm, several researchers have deeply investigated the use of the proper QSSA, agreeing to highlight that only one type of QSSA (the total QSSA) is able to faithfully replicate the qualitative behavior of bistability occurrences, as well as the correct assessment of the equilibrium points, accordingly to the not approximated (full) model. Based on recent results providing CME solutions that do not resort to Monte Carlo simulations, the proposed stochastic approach shows some counterintuitive facts arising when trying to straightforwardly transfer bistability deterministic results into the stochastic realm, and suggests how to handle such cases according to both theoretical and numerical results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle