基于Gibbs抽样法及模拟过滤法对前馈环调控速率的估计

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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.
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