基于Gibbs抽样法及模拟过滤法对前馈环调控速率的估计

摘要

后基因组时代的一个重要任务就是将细胞内基因、mRNA、蛋白质及代谢产物的相互作用研究清楚，基因调控网络控制着基因的表达，描述调控因子蛋白与其所调控的目标基因间的相互作用.研究结果表明，此类调控网络由基本单元--网络motif构成，于是对网络的研究转向网络motif.基本motif中调控因子调控能力可认为是一种随机反应速率，若可以将生物调控网络的参数估计出来，对人类所需目标基因高效表达、生物制药等诸多领域将产生重要作用.
　　 本文着重对motif的一种常见结构--前馈环进行分析.首先，在扩散近似的理论框架下提出模型表示，得到系统微分方程.之后，在缺失数据的框架下我们给出了基于Gibbs抽样法的参数估计；考虑到Gibbs抽样法收敛速度，又采用了一种可克服该问题的改进算法：模拟过滤法.应用matlab进行编程对模拟数据进行计算，得到相应参数的估计值及置信区间，结果表明该方法用于估计前馈环调控速率是可行的.