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A direct derivative method for estimating kinetic parameters of biological networks

机译：一种估算生物网络动力学参数的直接衍生方法

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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：通过蜂窝网络模型的强非线性挑战，模型参数的大不确定性以及嘈杂的实验数据，提出了一种新的参数估计算法，直接导数方法（DDM），其中测量数据首先配有平滑的样条，然后态变量的一阶导数被评估并替换为模型。因此，动态优化问题被转换为线性或非线性回归问题。因此，不需要迭代地解决系统模型的常微分方程，因此计算复杂性在很大程度上降低。采用IκBα-NF-κB信号转导途径作为示例，使用所提出的DDM算法有效地估计未知参数，并研究了影响结果的各种因素。

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来源
《Chinese Control Conference》|2011年||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 TP273-53;
关键词
Biological Networks; Direct Derivative Method; Parameter Estimation; Smoothing Splines;

机译：生物网络;直接衍生法;参数估计;平滑花键;

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