کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4499798 1623998 2016 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new parametric method to smooth time-series data of metabolites in metabolic networks
ترجمه فارسی عنوان
یک روش پارامتر جدید برای صاف کردن داده های سری زمانی متابولیت ها در شبکه های متابولیکی
کلمات کلیدی
صاف کردن داده ها، برآورد پارامتر، نظریه سیستم های بیوشیمی، محاسبه همگرا، غلظت متابولیت،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری علوم کشاورزی و بیولوژیک علوم کشاورزی و بیولوژیک (عمومی)
چکیده انگلیسی
Mathematical modeling of large-scale metabolic networks usually requires smoothing of metabolite time-series data to account for measurement or biological errors. Accordingly, the accuracy of smoothing curves strongly affects the subsequent estimation of model parameters. Here, an efficient parametric method is proposed for smoothing metabolite time-series data, and its performance is evaluated. To simplify parameter estimation, the method uses S-system-type equations with simple power law-type efflux terms. Iterative calculation using this method was found to readily converge, because parameters are estimated stepwise. Importantly, smoothing curves are determined so that metabolite concentrations satisfy mass balances. Furthermore, the slopes of smoothing curves are useful in estimating parameters, because they are probably close to their true behaviors regardless of errors that may be present in the actual data. Finally, calculations for each differential equation were found to converge in much less than one second if initial parameters are set at appropriate (guessed) values.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mathematical Biosciences - Volume 282, December 2016, Pages 21-33
نویسندگان
, , , ,