中国科学院海外杰出学者基金(2004-1-4)
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
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- 细胞信号转导网络输入信号的最优实验设计
- 2007年
- 细胞信号转导网络的结构复杂,规模庞大,具有高度非线性,数学模型的参数和变量数目很多,有效估计未知参数是系统生物学主要的研究问题之一。提出以Fisher信息矩阵和估计参数的协方差矩阵为基础,利用不同的优化实验设计方法,研究NF-κB信号转导网络输人信号IKK初浓度的最优设计问题,分析模型参数的置信区间,为参数估计设计优化实验。仿真结果表明,采用E-最优实验设计准则,获得输入信号IKK初浓度为0.06μM,能够提供较多的实验信息,提高参数估计的精度。
- 贾建芳刘太元岳红王宏
- 关键词：细胞信号转导网络参数估计
- 基于Unscented卡尔曼滤波器的信号转导通路参数与不可观测状态估计被引量：1
- 2007年
- 系统生物学的一个主要目的是建立细胞信号转导通路的数学模型。然而细胞信号转导通路多具有较强非线性、参与生化反应物质多等特点,同时测量数据往往不完备,并且混有来自实验各个阶段的各种噪声,这些都给模型参数估计带来很大困难。该文采用Unscented卡尔曼滤波器估计信号转导通路未知参数与模型不可观测状态。以肿瘤坏死因子诱导的核转录因子κB信号转导通路为例进行了仿真,结果表明,采用该方法可以在噪声干扰下较准确地的估计系统未知参数和不能观测状态。
- 刘太元贾建芳王宏岳红
- 关键词：系统生物学参数估计信号转导通路
- 采用Levenberg-Marquardt算法的信号转导通路模型参数估计被引量：2
- 2009年
- 建立信号转导通路的数学模型,以便定量对其进行研究是系统生物学的一个基本任务,但是,参与信号转导通路的蛋白质众多,相互关系复杂,以及信号转导通路表现出的强非线性特性使模型未知参数的估计十分困难。以肿瘤坏死因子α(Tumor necrosisα,TNFα)诱导的细胞核因子κB(Nuclear Factor-κB,NF-κB)信号转导通路为例,研究了基于Levenberg-Marquardt算法在信号转导通路模型参数估计中的应用,该方法包括两部分,首先采用正交化方法确定未知参数的可辨识性,然后采用Levenberg-Marquardt优化算法在给定的测量时间序列下,估计参数值。仿真结果证明该方法能较好地估计信号转导通路模型的未知参数并且具有一定的稳定性。
- 刘太元贾建芳王宏岳红
- 关键词：系统生物学参数估计
- 基于TNF-α诱导NF-κB信号转导网络的参数敏感性分析与模型简化
- 2007年
- 为了研究核转录因子kappa B(NF-κB)信号转导网络的内部结构和相互关联的参数对系统输出信号的影响,进行参数敏感性分析和系统模型简化是十分必要的.通过对基于TNF-α诱导的NF-κB信号转导网络数学模型进行分析,选择IKK作为系统的阶跃输入信号和NF-κBn作为系统的可测输出,利用直接微分法分析振荡输出信号NF-κBn关于64个模型参数的敏感性,并选择适当的允许误差目标函数ε,将原系统模型中的9个不敏感参数删除进行模型化简.仿真结果表明,原模型与简化模型的系统输出NF-κBn完全吻合,同时,简化模型的其余25个状态输出也与原模型的输出基本一致.因此,参数敏感性分析和模型简化结果为生物数据分析,模型建立和实验设计提供了有益的参考价值.
- 贾建芳刘太元岳红王宏
