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The Data-Based Mathematical Modeling and Parameter Identification in JAK-STAT Signaling Pathway by Using a Hybrid Evolutionary Algorithm

机译:混合进化算法在JAK-STAT信号通路中基于数据的数学建模和参数识别

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摘要

Based on the published quantitative measurements of EPO receptor and STAT5 phosphorylation in JAK-STAT signaling pathway [1], we build an improved mathematical model and use a hybrid evolutionary algorithm to optimize all rate constants. Numerical results demonstrate that our model is well fit to the measured data and can use to predict the dynamical behavior of the JAK-STAT signaling pathway.
机译:基于已发表的JAK-STAT信号通路中EPO受体和STAT5磷酸化的定量测量结果[1],我们建立了改进的数学模型,并使用混合进化算法来优化所有速率常数。数值结果表明,我们的模型与实测数据非常吻合,可以用来预测JAK-STAT信号通路的动力学行为。

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