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J-GLOBAL ID：201702270260127449   整理番号：17A0880784

一般化した速度方程式を用いた生体内変化の動力学モデルのためのBayes推論【Powered by NICT】

Bayesian inference for kinetic models of biotransformation using a generalized rate equation

著者 (6件)： Ying Shanshan (College of Environmental and Natural Resource Sciences, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment, Zhejiang University, 310058 Hangzhou, China) ,  Zhang Jiangjiang (College of Environmental and Natural Resource Sciences, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment, Zhejiang University, 310058 Hangzhou, China) ,  Zeng Lingzao (College of Environmental and Natural Resource Sciences, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment, Zhejiang University, 310058 Hangzhou, China) ,  Shi Jiachun (College of Environmental and Natural Resource Sciences, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment, Zhejiang University, 310058 Hangzhou, China) ,  Wu Laosheng (College of Environmental and Natural Resource Sciences, Zhejiang Provincial Key Laboratory of Agricultural Resources and Environment, Zhejiang University, 310058 Hangzhou, China) ,  Wu Laosheng (Department of Environmental Science, University of California, Riverside, CA 92521, United States)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 590-591  ページ： 287-296  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 速度モデルのための適切なレート方程式を選択した環境での生体内変化過程を定量化するために必須である。Bayesモデル選択法を使用すると,候補モデルを評価するために使用できる。しかし,すべてのもっともらしいモデルの比較は,高い計算コストをもたらす可能性があるが,候補モデルの数を制限する偏った結果につながる可能性がある。本研究では,一般化した速度方程式を用いてモデル選択とパラメータ推定を同時に行う統合Bayes法を開発した。アプローチでは,モデル仮説は不連続パラメータで記述されるし,速度定数は連続パラメータで表された。動力学モデルのベイズ推論は,混合(すなわち,離散的および連続的な)事前分布をもつパラメータ推定のためのMarkov連鎖モンテカルロシミュレーションを実行することによって解いた。この方法の有効性を,合成ケースおよび窒素変換実験的研究を通して説明した。はこの方法が妥当なモデルとパラメータだけでなく,不確実性を成功裡に同定できることを示した。このように,この方法は,複雑な生体内変化プロセスのためのより多くの洞察に満ちた情報を明らかにするために強力なツールを提供することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： パラメータ推定 ,  *Bayes推定 ,  *モデル ,  *レート方程式 ,  Markov連鎖 ,  *生体内変化 ,  不確実性 ,  窒素
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  事前分布 ,  速度定数 ,  モデル選択 ,  計算コスト ,  Bayes法 ,  *動力学モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayesモデル選択 ,  パラメータ推定 ,  レート方程式 ,  N形態変化

分類 (4件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  動物に対する影響  (EE05040R) ,  研究開発  (SA01040R) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 速度方程式 ,  生体内変化 ,  動力学モデル ,  Bayes推論