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Computational analysis of viable parameter regions in models of synthetic biological systems

机译:合成生物系统模型中可行参数区域的计算分析

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摘要

BackgroundGene regulatory networks with different topological and/or dynamical properties might exhibit similar behavior. System that is less perceptive for the perturbations of its internal and external factors should be preferred. Methods for sensitivity and robustness assessment have already been developed and can be roughly divided into local and global approaches. Local methods focus only on the local area around nominal parameter values. This can be problematic when parameters exhibits the desired behavior over a large range of parameter perturbations or when parameter values are unknown. Global methods, on the other hand, investigate the whole space of parameter values and mostly rely on different sampling techniques. This can be computationally inefficient. To address these shortcomings ’glocal’ approaches were developed that apply global and local approaches in an effective and rigorous manner.
机译:具有不同拓扑和/或动态属性的BackgroundGene调控网络可能表现出相似的行为。应该优先考虑对内部和外部因素的影响较小的系统。灵敏度和鲁棒性评估的方法已经开发出来,可以大致分为本地方法和全局方法。局部方法仅关注标称参数值周围的局部区域。当参数在较大范围的参数摄动中表现出所需的行为时,或者当参数值未知时,这可能会成为问题。另一方面,全局方法研究参数值的整个空间,并且主要依赖于不同的采样技术。这可能在计算上效率低下。为了解决这些缺点,开发了“本地”方法,这些方法以有效且严格的方式应用了全球和本地方法。

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