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J-GLOBAL ID：200902219451473097   整理番号：09A0210257

システム生物学: 生化学モデルのためのパラメータ推定

Systems biology: parameter estimation for biochemical models

著者 (4件)： ASHYRALIYEV Maksat (Centrum voor Wiskunde en Informatica, Amsterdam, NLD) ,  FOMEKONG-NANFACK Yves (Univ. Amsterdam, NLD) ,  KAANDORP Jaap A. (Univ. Amsterdam, NLD) ,  BLOM Joke G. (Centrum voor Wiskunde en Informatica, Amsterdam, NLD)
資料名： FEBS Journal  (FEBS Journal)
巻： 276  号： 4  ページ： 886-902  発行年： 2009年02月 
JST資料番号： B0206B  ISSN： 1742-464X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パラメータ推定のための広範囲な調査を行い,実験データに対する数学モデルのパラメータ調整法と結果の解析法を議論し,パラメータ空間探索に頻繁に使われるアプローチを概説した。グローバル検索のための種々のアルゴリズムを比較し,確率的ランキング進化戦略(SRES)のような進化的アルゴリズムがロバスト性および利便性が高いことを示した。最適な方法の選択は目的関数と微分代数方程式(DAE)システムに依存し,最小二乗適合と平滑化問題に関してはLevenberg-Marquardtが,目的関数が不連続な場合,Nelder-Meadのような直接法が適していた。DAE初期条件がパラメータに依存し,DAEシステムの解が初期条件に強く依存する場合には多重射撃法が有利であった。また,SSKmで実行される固有のグローバル-ローカルアプローチも期待できる。最終的に,全ての最適化アルゴリズムに関して,パラメータ空間が拘束により制限される場合を考慮した実装が重要であり,パラメータ摂動に対してどの様にロバストするかが次の課題である。

シソーラス用語： *生物学 ,  *パラメータ推定 ,  数学モデル ,  ロバスト性 ,  目的関数 ,  方程式 ,  最小二乗推定 ,  計算機アルゴリズム ,  空間 ,  最適化 ,  平滑化 ,  生化学 ,  計算機科学 ,  計算理論
準シソーラス用語： グローバル最適化 ,  *システム生物学 ,  パラメータ空間 ,  微分代数方程式

分類 (2件)： 生化学一般  (EB01000O) ,  理論生物学一般  (EA02010D)

タイトルに関連する用語 (4件)： システム生物学 ,  生化学 ,  モデル ,  パラメータ推定