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A Dominated Coupling From The Past algorithm for the stochastic simulation of networks of biochemical reactions

机译:生化反应网络随机模拟的过去算法的主导耦合

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摘要

BackgroundIn recent years, stochastic descriptions of biochemical reactions based on the Master Equation (ME) have become widespread. These are especially relevant for models involving gene regulation. Gillespie’s Stochastic Simulation Algorithm (SSA) is the most widely used method for the numerical evaluation of these models. The SSA produces exact samples from the distribution of the ME for finite times. However, if the stationary distribution is of interest, the SSA provides no information about convergence or how long the algorithm needs to be run to sample from the stationary distribution with given accuracy.
机译:背景技术近年来,基于主方程(ME)的生化反应的随机描述已变得广泛。这些与涉及基因调控的模型特别相关。吉莱斯皮的随机模拟算法(SSA)是对这些模型进行数值评估的最广泛使用的方法。 SSA在有限的时间内从ME的分布中生成精确的样本。但是,如果关注平稳分布,则SSA不提供有关收敛或需要运行多长时间以给定精度从平稳分布进行采样的算法的信息。

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