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细胞信号转导网络的结构复杂,规模庞大,建立的数学模型维数高,变量多,具有高度非线性。在复杂系统分析设计中,模型简化始终是主要的研究问题之一。提出一种基于混合推理方法的模型简化策略,利用代谢控制分析、敏感性分析、主元分析和通量分析相结合,降低系统模型维数,减少生化反应个数,简化系统结构。以NF-κB信号转导网络作为研究对象,原模型由24个常微分方程和64个参数组成,简化模型则包括17个常微分方程,1个代数方程和52个参数。仿真结果表明,简化模型能够准确地预测系统的动态特性,为模型分析和参数辨识提供方便,验证了模型简化策略的有效性。 相似文献
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为了研究核转录因子kappa B（NF-κB）信号转导网络的内部结构和相互关联的参数对系统输出信号的影响,进行参数敏感性分析和系统模型简化是十分必要的。通过对基于TNF-α诱导的NF-κB信号转导网络数学模型进行分析,选择IKK作为系统的阶跃输入信号和NF-κBn作为系统的可测输出,利用直接微分法分析振荡输出信号NF-κBn关于64个模型参数的敏感性,并选择适当的允许误差目标函数ε,将原系统模型中的9个不敏感参数删除进行模型化简。仿真结果表明,原模型与简化模型的系统输出NF-κBn完全吻合,同时,简化模型的其余25个状态输出也与原模型的输出基本一致。因此,参数敏感性分析和模型简化结果为生物数据分析,模型建立和实验设计提供了有益的参考价值。 相似文献
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细胞信号转导网络的结构复杂,规模庞大,建立的数学模型维数高,变量多,具有高度非线性。在复杂系统分析设计中,模型简化始终是主要的研究问题之一。提出一种基于混合推理方法的模型简化策略,利用代谢控制分析、敏感性分析、主元分析和通量分析相结合,降低系统模型维数,减少生化反应个数,简化系统结构。以NF-κB信号转导网络作为研究对象,原模型由24个常微分方程和64个参数组成,简化模型则包括17个常微分方程,1个代数方程和52个参数。仿真结果表明,简化模型能够准确地预测系统的动态特性,为模型分析和参数辨识提供方便,验证了模型简化策略的有效性。 相似文献
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为了研究核转录因子kappa B（NF-κB）信号转导网络的内部结构和相互关联的参数对系统输出信号的影响，进行参数敏感性分析和系统模型简化是十分必要的。通过对基于TNF-α诱导的NF-κB信号转导网络数学模型进行分析，选择IKK作为系统的阶跃输入信号和NF-κBn作为系统的可测输出，利用直接微分法分析振荡输出信号NF-κBn关于64个模型参数的敏感性，并选择适当的允许误差目标函数ε，将原系统模型中的9个不敏感参数删除进行模型化简。仿真结果表明，原模型与简化模型的系统输出NF-κBn完全吻合，同时，简化模型的其余25个状态输出也与原模型的输出基本一致。因此，参数敏感性分析和模型简化结果为生物数据分析，模型建立和实验设计提供了有益的参考价值。 相似文献
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