Parameter Dependence in Identifiability Applied to FP-Fisher-KPP Reaction-Diffusion Equations Parameterized for Tauopathy Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Parameterization and a priori identifiability analysis are two interconnected steps that should be carried out in advance of model calibration. In the first place, we propose a framework for parameterizing a recently introduced and analytically studied generalization of the celebrated Fisher-Kolmogorov-Petrovsky-Piskunov (Fisher-KPP) reaction-diffusion (Re-Di) equation with fractional polynomial (FP) terms to model heterogeneous nonlinear diffusion in the propagation of a given species through directed networks, exemplified by the tauopathy progression in Alzheimer's disease (AD). Next, we present our results on identifiability in a generic sense for the parameterized FP-Fisher-KPP Re-Di equations with regular multi-experimental designs, seamlessly applicable to meromorphic systems, encompassing analytic systems. In particular, the concept of generic local minimal dependence of unknown parameters and regularly parameterized initial conditions will be formalized through the use of one-parameter Lie groups of transformations, and a decomposition method to explore this new concept will be devised. Finally, the Allen Mouse Brain Connectivity Atlas (AMBCA) dataset is utilized to develop a model for tauopathy progression in the mouse brain, which will subsequently be employed to implement the proposed methodology for analyzing a priori identifiability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».