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Parameter estimation with bio-inspired meta-heuristic optimization: modeling the dynamics of endocytosis

机译:基于生物启发式元启发式优化的参数估计:对内吞作用的动力学建模

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摘要

BackgroundWe address the task of parameter estimation in models of the dynamics of biological systems based on ordinary differential equations (ODEs) from measured data, where the models are typically non-linear and have many parameters, the measurements are imperfect due to noise, and the studied system can often be only partially observed. A representative task is to estimate the parameters in a model of the dynamics of endocytosis, i.e., endosome maturation, reflected in a cut-out switch transition between the Rab5 and Rab7 domain protein concentrations, from experimental measurements of these concentrations. The general parameter estimation task and the specific instance considered here are challenging optimization problems, calling for the use of advanced meta-heuristic optimization methods, such as evolutionary or swarm-based methods.
机译:背景我们基于测量数据中的基于常微分方程(ODE)的生物系统动力学模型中的参数估计任务,该模型通常是非线性的且具有许多参数,由于噪声导致测量不完美,并且研究的系统通常只能部分观察。代表性的任务是从这些浓度的实验测量值估计Rab5和Rab7结构域蛋白浓度之间的切出转换过渡中反映的内吞作用动力学模型,即内体成熟,中的参数。此处考虑的一般参数估计任务和特定实例是具有挑战性的优化问题,要求使用高级的元启发式优化方法,例如进化或基于群体的方法。

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