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A direct derivative method for estimating kinetic parameters of biological networks

机译：估计生物网络动力学参数的直接导数方法

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Challenged by strong nonlinearity of cellular network models, large uncertainty in model parameters, and noisy experimental data, a new parameter estimation algorithm, direct derivative method (DDM), is presented in which the measurement data are firstly fitted with smoothing splines, and then the first-order derivative of state variables are evaluated and substituted into the model. Thus, a dynamic optimization problem is converted into a linear or nonlinear regression problem. There is no need to solve ordinary differential equations of the system models iteratively, the computational complexity is therefore reduced to a large extent. Taking the IκBα-NF-κB signal transduction pathways as an example, unknown parameters are estimated effectively using the proposed DDM algorithm, and various factors that affect the results are investigated.

机译：面对蜂窝网络模型的强非线性，模型参数的较大不确定性以及嘈杂的实验数据的挑战，提出了一种新的参数估计算法，即直接导数法（DDM），该算法首先将测量数据与平滑样条拟合，然后对测量数据进行拟合。评估状态变量的一阶导数并将其代入模型。因此，将动态优化问题转换为线性或非线性回归问题。不需要迭代求解系统模型的常微分方程，因此大大降低了计算复杂度。以IκBα-NF-κB信号转导通路为例，使用提出的DDM算法有效地估计了未知参数，并研究了影响结果的各种因素。

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来源
《2011 30th Chinese Control Conference》|2011年|p.6599-6604|共6页
会议地点
作者
Jia Jianfang; Yue Hong;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
Biological Networks; Direct Derivative Method; Parameter Estimation; Smoothing Splines;

机译：生物网络;直接导数法;参数估计;平滑样条;

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