【摘 要】
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针对细胞信号通路模型的强非线性、模型参数的不确定性以及受噪声干扰的实验数据等特点,提出一种新的参数优化算法——直接微分法,估计复杂信号转导通路模型的未知参数.该方
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,中海石油研究中心技术研究部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30770560）, 山西省青年科技研究基金资助项目（2009021018-1）
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针对细胞信号通路模型的强非线性、模型参数的不确定性以及受噪声干扰的实验数据等特点,提出一种新的参数优化算法——直接微分法,估计复杂信号转导通路模型的未知参数.该方法首先采用平滑样条拟合测量数据,然后对拟合多项式进行求导来估计模型状态变量的一阶微分,从而将动态优化问题转化为线性或非线性回归问题.以TNFα诱导NF-κB信号转导通路模型为例,利用直接微分法估计未知参数,并分析了不同因素对参数估计结果的影响.仿真结果表明：该方法能够有效估计模型的未知参数,且无需迭代求解微分方程组,降低了计算复杂度.
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