Modèle de dicrim

Si la FIM est de rang complet, les paramètres sont considérés comme identifiables [42]. Les paramètres d`un modèle ne sont pas identifiables lorsqu`un nombre infini de jeux de paramètres adaptant les données expérimentales avec la même précision existent et que les intervalles de confiance sont infinis. En outre, il est également intéressant d`étudier la sensibilité des paramètres et la corrélation entre les paramètres. Afin de réduire la charge de calcul, dans ce travail, nous avons utilisé l`AIC comme fonction de coût pour trouver l`ensemble optimal de paramètres formés par un sous-ensemble de paramètres binaires définissant la structure du modèle (par exemple la présence ou l`absence d`une certaine boucle de rétroaction) et un autre sous-ensemble d`entiers et de paramètres réels caractérisant la dynamique du modèle. Cette procédure a été appliquée à une étude de cas portant sur l`homéostasie potassique chez les bactéries, en arrivant aux conclusions suivantes: (i) l`approche basée sur le MINLP pour la sélection de modèles imbriqués est une méthodologie puissante pour la sélection des modèles et identification dans la biologie des systèmes; et (II) pour l`étude de cas envisagée, il a abouti à un modèle qui présente un meilleur ajustement aux données expérimentales générées in silico. La figure 9 représente la sensibilité des deux variables mesurées, l`ARNm et le complexe protéique KdpFABC, en ce qui concerne les 17 paramètres réels du modèle III. L`analyse de sensibilité Pseudo-globale a révélé que la dynamique du modèle est très sensible aux paramètres DNA0 et KTR, en accord avec les résultats de l`analyse de sensibilité locale pour le modèle II. En outre, la concentration de l`ARNm et du KdpFABC a montré une sensibilité élevée aux paramètres K et KZ. Puisque la contre-action de stimulus semble linéaire (bin3 = 0), le paramètre khy ne joue pas un rôle dans le modèle, par conséquent son indice de sensibilité est zéro. Pour cette raison, nous l`avons exclu du calcul de matrice de corrélation représenté dans la figure 10. MRF et MR ont mis en œuvre les options du modèle et effectué l`analyse de la nouvelle méthodologie, en réalisant les calculs nécessaires.

MRF a effectué l`analyse des résultats d`optimisation, des calculs d`identifiabilité et a assisté à la coordination de l`étude. JRB et AK ont conçu l`étude et participé à sa conception et à sa coordination. M. JRB et MRF ont rédigé le manuscrit. Tous les auteurs lisent et approuvent le manuscrit final. La formulation du problème de sélection et d`identification simultanée du modèle est indiquée comme un problème d`optimisation du MINLP. En termes mathématiques, le MINLP général est défini comme trouvant le vecteur de NR variables continues p et le vecteur de ni Integer variables q qui minimisent une fonction scalaire J sur la base des données inédites d`une souche mutante avec des propriétés de capture K + altérées, la l`existence de deux nouvelles boucles de rétroaction concernant la régulation de la traduction et la régulation de la protéolyse pourrait être dérivée des observations (voir la figure 2).

Related Posts
Contacto
[contact-form-7 404 "Not Found"]