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J-GLOBAL ID：201702278728962457   整理番号：17A1274875

フローflcytometryデータを用いた合成回路確率モデルの多目的同定【Powered by NICT】

Multi-objective identification of synthetic circuits stochastic models using flow flcytometry data

著者 (3件)： Boada Y. (Institut d’Automa`tica i Informatica Industrial, Universitat Polite`cnica de Vale`ncia, Gami ́ de Vera s/n, 46022, Valencia, Spain) ,  Vignoni A. (Center for Systems Biology Dresden, Max Planck Institute of Molecular Gell Biology and Genetics, Pfotenhaurstr. 108, 01307 Dresden, Germany) ,  Pico J. (Institut d’Automa`tica i Informatica Industrial, Universitat Polite`cnica de Vale`ncia, Gami ́ de Vera s/n, 46022, Valencia, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MED  ページ： 1077-1082  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 合成生物学は,設計された合成デバイスの挙動を予測するために,回路の設計において,およびそれらの生物学的成分の選択の助けとなる生物学的回路の数学モデルを用いた。これらのモデルパラメータの推定は,異なる予測誤差の加重組合せを最適化することにより対応することを要求される問題を残している,ただ一つの解を得た。確率モデルとフローサイトメトリーデータを扱う場合この単一目的アプローチは,異なる種類の実験をする,あるいは生物学的回路モデルのアンサンブル,さらにのためのパラメータを同定しようとする場合には不適切であることができる。遺伝子発現ノイズと呼ばれる生物学的システムにおける確率が遍在しており,生物学的システムをモデル化する時考慮する必要がある。ここでは,フローサイトメトリーデータを用いた確率モデルのパラメータ推定を実行するため,多目的最適化に基づく方法論を提示した。地球多目的進化的アルゴリズムと最も適切な解を選択するための多基準意思決定戦略を用いる。実験データを適合させるより良いモデルパラメータに対応するPareto集合の近似を得た。Paretoセットを異なる実験例に従ってクラスタ化し,モデルパラメータの感度を解析するために可能にした。細胞集団中の雑音の多い蛋白質発現を制御する遺伝的回路の事例研究を行ない,その方法の適用性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生体系 ,  回路モデル ,  *確率モデル ,  クラスタ化 ,  モデリング ,  予測誤差 ,  事例研究 ,  遺伝子発現 ,  パラメータ推定 ,  適応性 ,  多基準意思決定 ,  最適化
準シソーラス用語： パレートセット ,  多目的最適化 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生物物理的研究法  (EA03020V) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： フロー ,  確率モデル ,  同定