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Bayesian parameter estimation for biochemical reaction networks using region-based adaptive parallel tempering

机译:基于区域自适应并行回火的生化反应网络贝叶斯参数估计

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摘要

MotivationMathematical models have become standard tools for the investigation of cellular processes and the unraveling of signal processing mechanisms. The parameters of these models are usually derived from the available data using optimization and sampling methods. However, the efficiency of these methods is limited by the properties of the mathematical model, e.g. non-identifiabilities, and the resulting posterior distribution. In particular, multi-modal distributions with long valleys or pronounced tails are difficult to optimize and sample. Thus, the developement or improvement of optimization and sampling methods is subject to ongoing research.
机译:动机数学模型已成为研究细胞过程和阐明信号处理机制的标准工具。这些模型的参数通常使用优化和采样方法从可用数据中得出。但是,这些方法的效率受到数学模型特性的限制,例如不可识别性,以及由此产生的后验分布。特别是,具有长谷或明显尾巴的多峰分布很难优化和采样。因此,对优化和采样方法的发展或改进仍在进行中。

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