Инновационные проекты в химии, биологии и медицине
Rambler's Top100
Физтех-ПорталФорум школыШкола ПМБ ВконтактеНаучная конференция МФТИЭлектрички
 Разделы сайта

 Голосование
Какой областью естественных наук вы занимаетесь?


Физика
Химия
Астрономия
Микромир
Науки о Земле
Биология
Сельское хозяйство
Медицина
Никакая из перечисленных

Результаты
Архив голосований
 Материалы сервера
Версия для печати

Анализ идентифицируемости параметров и предсказательной силы модели генных сетей


23.11.2012, ауд. 432 ГК, 9.45

Мясникова Екатерина Марковна,  к.ф.-м.н., в.н.с. отдела компьютерной биологии СПбГПУ, доцент каф. прикладной математики СПбГПУ 

 Myasnikova

Аннотация: Число параметров модели генных сетей, подлежащих оценке методом подгонки к экспериментальным данным, обычно достаточно велико и возрастает с увеличением числа генов, включаемых в модель. Для анализа результатов моделирования необходимо убедиться в степени надежности полученных оценок. Эта проблема составляет задачу идентифицируемости значений параметров. Причин неопределенности в оценке значений параметров может быть несколько. Неидентифицируемость параметров может являться следствием наличия функциональной зависимости между параметрами или их сильной коррелированности. Это, так называемая, «структурная» неидентифицируемость. Помимо того на практике недостаточность экспериментальных данных, используемых для подгонки, или их сильная зашумленность может привести к неоднозначным оценкам. Это явление носит название «практической» неидентифицируемости или «оверфиттинга». Также многие динамические модели в системной биологии включают в себя  «нестабильные»  (sloppy) параметры. Изменение значений таких параметров на несколько порядков может практически не влиять на качество подгонки. 

Подобные неопределенности параметров могут являть собой серьезную проблему для моделей, в которых параметры несут конкретный биологический смысл, а также для моделей, используемых для предсказаний поведения динамической системы. В частности, неидентифицируемость параметров может препятствовать адекватному моделированию мутантов, так как при этом фиксируются значения некоторых параметров и, если однозначная оценка этих параметров по какой-либо причине невозможна, то получить правильное предсказание поведения системы может также оказаться невозможным.

Для выявления неопределенностей в оценивании параметров используются два основных подхода: во-первых, модель исследуется на наличие «структурных» неидентифицируемостей. Этот анализ может проводиться как до подгонки (априорный анализ), так и по результатам подгонки (апостериорный анализ). Если анализ позволяет выявить функциональные зависимости некоторых параметров, то вместо них вводятся новые параметры, представляющие собой идентифицируемую комбинацию этих параметров.

Методы апостериорной практической идентифицируемости применены для анализа оценок параметров модели генных сетей (gene circuit model) в применении к системе детерминации сегментов у мушки дрозофилы melanogaster.

Назад:
Временные ряды персональных молекулярных данных человека и диагностика хронических заболеваний
Далее:
Молекулярные механизмы нейрогенной боли

наверх | на главную
 Поиск
  Вход
Flickr
Google
myOpenID
Phystech.edu
ВКонтакте
Yahoo!
Яндекс
 Свежие комментарии
 Discuss it