使用矩闭合方法的参数估计Parameter estimation using moment-closure methods |
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课程网址: | 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。 |
主讲教师: | Colin Gillespie |
开课单位: | 信息不详。欢迎您在右侧留言补充。 |
开课时间: | 2008-04-07 |
课程语种: | 英语 |
中文简介: | 这张海报将解决系统生物学新科学中的一个关键问题:使用系统状态的部分、离散和嘈杂的时间过程测量来推断复杂随机动力学生化网络模型下的速率参数。虽然精确随机模型的推断是可能的,但对于相对较小的网络来说,这是计算机密集型的。我们探索了使用近似模型对随机动力学速率参数的贝叶斯估计,基于底层随机过程的矩闭合分析。通过假设高斯分布并使用前两个矩的矩闭合估计,我们可以大大提高参数推断的速度。通过将这种近似嵌入到MCMC过程中,可以有效地探索参数空间。 |
课程简介: | This poster will give tackle one of the key problems in the new science of systems biology: inference for the rate parameters underlying complex stochastic kinetic biochemical network models, using partial, discrete, and noisy time-course measurements of the system state. Although inference for exact stochastic models is possible, it is computionally intensive for relatively small networks. We explore Bayesian estimation of stochastic kinetic rate parameters using approximate models, based on moment closure analysis of the underlying stochastic process. By assuming a Gaussian distribution and using moment-closure estimates of the first two-moments, we can greatly increase the speed of parameter inference. The parameter space can be efficiently explored by embedding this approximation into an MCMC procedure. |
关 键 词: | 复杂随机动力学; 生化网络模型; 精确随机模型 |
课程来源: | vidiolectures |
数据采集: | 2025-02-24:yuhongrui |
最后编审: | 2025-02-24:yuhongrui |
阅读次数: | 2 |