کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408776 | 679041 | 2006 | 4 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Comparison of automated parameter estimation methods for neuronal signaling networks
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This work is a suitability study of the different optimization methods for automated parameter estimation (fitting) in the context of neuronal signaling networks. The Gepasi simulation software is used in this study since it provides a relatively good variety of optimization methods. All the available methods are used to estimate the values of reaction rate coefficients for protein kinase C signaling pathway, an important neuronal signal transduction pathway. The results show that stochastic optimization methods generally outperform the deterministic ones. Based on the results of this work, we conclude that the so-called hybrid methods should be developed in the future.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 10–12, June 2006, Pages 1371–1374
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 10–12, June 2006, Pages 1371–1374
نویسندگان
Antti Pettinen, Olli Yli-Harja, Marja-Leena Linne,