设计实验以理解生化反应网络的变异性
摘要：生物过程分子噪声所提供的信息被证明在从单细胞测量中提取底层动力学参数和可变性来源方面非常有价值。然而，在事先量化这种额外信息以决定是否进行单细胞实验证明在目前非常简单的系统中可能才可行，其中要么是化学主方程易于计算，要么是高斯逼近适用。 在这里，我们展示了如何从基本过程的前四个瞬间近似计算分布测量所提供的信息。得出的公式通常适用于任何随机动力学模型，包括包含内在和外在噪声的模型。这使我们能够提出一种适用于异质细胞群体的最佳实验设计框架，并将其用于比较双重报告基因和干扰实验在分离外在和内在噪声方面的功用，以及在酵母中的一个简单基因表达模型中进行的不同实验的信息内容比较，结果表明精心选择的基因诱导模式可能允许我们识别在未经计划的实验中隐藏的系统特征。
作者：Jakob Ruess, Andreas Milias-Argeitis and John Lygeros
论文ID：1304.1455
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2013-08-30