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J-GLOBAL ID：201802280688114837   整理番号：18A1071925

制御された生化学システムのための結合モデル縮小アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A combined model reduction algorithm for controlled biochemical systems

著者 (6件)： Snowden Thomas J. (Department of Mathematics and Statistics, University of Reading, Reading, UK) ,  Snowden Thomas J. (Certara QSP, University of Kent Innovation Centre, Canterbury, UK) ,  Graaf Piet H. van der (Leiden Academic Centre for Drug Research, Universiteit Leiden, Leiden, Netherlands) ,  Graaf Piet H. van der (Certara QSP, University of Kent Innovation Centre, Canterbury, UK) ,  Tindall Marcus J. (Department of Mathematics and Statistics, University of Reading, Reading, UK) ,  Tindall Marcus J. (The Institute for Cardiovascular and Metabolic Research (ICMR), University of Reading, Reading, UK)
資料名： BMC Systems Biology (Web)  (BMC Systems Biology (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 17  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7370A  ISSN： 1752-0509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景】システム生物学は,複雑な生化学的反応ネットワークのますます大きなモデルを作り出し続けている。例えば,パラメータ推定,エージェントに基づくモデリング手法の使用,あるいは実時間シミュレーションのような応用において,この成長モデルの複雑さは重要な障害を提示することができる。しかし,しばしばモデルのすべての部分が与えられた設定において等しい関心を持たない。このような状況において,モデル縮小の方法は,関心のある特性に対して最小の影響を持つことができる経路の部分を排除することにより,複雑さの問題を扱うための一つの可能なアプローチを提供する。【方法】本論文において,適切な集中と経験的平衡切断の相補的側面を一緒にもたらすモデル縮小アルゴリズムを提示した。付加的な寄与は,保存解析による状態変数除去の選択のための判定基準の開発と,平均化された集中逆変換の使用を含んでいる。この組合せアルゴリズムは高度に自動化可能であり,制御された生化学ネットワークの文脈において特に適用可能である。結果:アルゴリズムは,2つの例への適用を通してここで実証される;大腸菌における細菌走化性の11次元モデルおよび上皮成長因子(EGF)および神経成長因子(NGF)受容体経路を介した細胞外調節キナーゼ活性化(ERK)の99次元モデル。走化性モデルの場合,アルゴリズムはモデルを2つの状態変数に減少させることができ,元の動力学と2.8%の縮小モデルの間の最大相対誤差を生成し,一方,シミュレーション時間で26倍の速度を得ることができた。ERK活性化モデルに対して,アルゴリズムはシステムを7つの状態変数に減少させることができ,最大相対誤差は4.8%で,シミュレーションの速度において約10倍のスピードアップを生み出すことができた。可制御性と可観測性の指標をさらに開発し,本論文を通して実証した。これらは,高度に複雑なネットワークに対してさえも,生化学システムの入出力応答を仲介する個々の反応物の相対的重要性への洞察を提供する。結論:本論文は,複合モデル縮小法が複雑なシステム生物学モデルの有意な簡素化を生み出すことができるが,高い予測精度を維持することを示す。特に,適切な集中化と経験的平衡切断の方法を組み合わせることにより,分離におけるどちらかの方法の使用により得られるよりも,より正確な減少を生成することがしばしば可能であることを示した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *生化学 ,  走化性 ,  状態変数 ,  可制御性 ,  モデリング ,  簡素化 ,  *モデル ,  ネットワーク ,  *モデル縮小 ,  可観測性 ,  自動化 ,  *アルゴリズム ,  パラメータ推定 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： モデル縮小 ,  ランピング ,  経験的平衡切断 ,  制御システム

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子操作  (EC02050B)

引用文献 (62件)：

• BMC Syst Biol; BioModels Database: An enhanced, curated and annotated resource for published quantitative kinetic models; C Li, M Donizelli, N Rodriguez, H Dharuri, L Endler, V Chelliah, L Li, E He, A Henry, MI Stefan, JL Snoep, M Hucka, N Le Novere, C Laibe; 4; 2010; 92; 10.1186/1752-0509-4-92; CR1;
• Chem Rev; Simplification of mathematical models of chemical reaction systems; M Okino, M Mavrovouniotis; 98; 2; 1998; 391-408; 10.1021/cr950223l; CR2;
• Syst Biol IET; Reduction of nonlinear dynamic systems with an application to signal transduction pathways; V Petrov, E Nikolova, O Wolkenhauer; 1; 1; 2007; 2-9; 10.1049/iet-syb:20050030; CR3;
• J Math Biol; Model reduction by extended quasi-steady-state approximation; KR Schneider, T Wilhelm; 40; 5; 2000; 443-50; 10.1007/s002850000026; CR4;
• Vejchodskỳ T, Erban R, Maini PK. Reduction of chemical systems by delayed quasi-steady state assumptions. 2014. arXiv preprint arXiv:1406.4424.

タイトルに関連する用語 (3件)： 生化学 ,  モデル縮小 ,  アルゴリズム