合成モデルによる確率的遺伝子発現の推論と不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Ocal, K.; Gutmann, M. U.; Sanguinetti, G.; Grima, R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212145419516 整理番号：22P0313353

合成モデルによる確率的遺伝子発現の推論と不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Inference and Uncertainty Quantification of Stochastic Gene Expression via Synthetic Models

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モデル予測におけるAO_SCPLOWBSTRACTC_SCPLOWE推定の不確実性は,定量的生物学における中心的作業である。単細胞レベルでの生物学的モデルは本質的に確率的で非線形であり,その統計的推定のための中間的な課題を創り,それは,必然的に,扱いやすさに対する取引精度の近似に頼る必要がある。集中的な興味にもかかわらず,このトレードオフにおけるスイートスポットはまだ見出されていない。フィードバックを含む確率的遺伝子発現を記述する広範囲の反応ネットワークにおける不確実性定量化のための柔軟な手順を提案した。この方法は,尤度関数を近似するために,シミュレーションから学習されたモデルの扱いやすい粗視化を生成することに基づいている。著者らは,合成モデルが多くの非自明なシステムおよびデータセットに関して最先端のアプローチを実質的に上回ることができ,遺伝子発現の確率的モデルにおける不確実性定量化に対する正確で計算可能な解を与えることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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理論生物学一般

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