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【2h】

Comparison of Parameter Estimation Methods in Stochastic Chemical Kinetic Models: Examples in Systems Biology

机译：随机化学动力学模型中参数估计方法的比较：系统生物学中的例子

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摘要

Stochastic chemical kinetics has become a staple for mechanistically modeling various phenomena in systems biology. These models, even more so than their deterministic counterparts, pose a challenging problem in the estimation of kinetic parameters from experimental data. As a result of the inherent randomness involved in stochastic chemical kinetic models, the estimation methods tend to be statistical in nature. Three classes of estimation methods are implemented and compared in this paper. The first is the exact method, which uses the continuous-time Markov chain representation of stochastic chemical kinetics and is tractable only for a very restricted class of problems. The next class of methods is based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) techniques. The third method, termed conditional density importance sampling (CDIS), is a new method introduced in this paper. The use of these methods is demonstrated on two examples taken from systems biology, one of which is a new model of single-cell viral infection. The applicability, strengths and weaknesses of the three classes of estimation methods are discussed. Using simulated data for the two examples, some guidelines are provided on experimental design to obtain more information from a limited number of measurements.
机译：随机化学动力学已成为机械建模系统生物学中各种现象的重要手段。这些模型甚至比其确定性模型更为复杂，在根据实验数据估算动力学参数方面提出了一个具有挑战性的问题。由于随机化学动力学模型具有固有的随机性，因此估算方法在本质上趋于统计。本文实现并比较了三种估计方法。第一种是精确方法，它使用随机化学动力学的连续时间马尔可夫链表示法，并且仅对于非常有限的一类问题才易于处理。下一类方法是基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术的。第三种方法称为条件密度重要性抽样（CDIS），是本文介绍的一种新方法。在来自系统生物学的两个示例中证明了这些方法的使用，其中之一是单细胞病毒感染的新模型。讨论了三类估计方法的适用性，优缺点。使用两个示例的模拟数据，提供了一些有关实验设计的准则，以从有限的测量中获取更多信息。

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