一些生物网络的多个稳定状态的参数发生识别
摘要：生物网络分析中的一个问题是确定参数空间中存在多稳态区域，其中变量和参数的实际值为正。我们使用符号计算工具提出了多种方法来解决这个问题。我们描述了如何通过实现半代数描述来实现参数空间的多稳态区域，并将符号结果与数值方法进行了比较。所研究的生物网络是线粒体活化蛋白激酶（MAPK）网络的模型，该模型已经利用相应模型的结构进行了大量研究。我们的主要示例是一个具有11个方程和11个变量以及19个参数的模型，其中有3个参数适用于符号处理。该模型还对所有变量和参数施加了正性条件。 我们应用了为混合等式/不等式系统设计的符号计算方法的组合，具体包括虚拟替代、惰性实三角化和柱代数分解，以及从高斯消去法和图论中改编的简化技术。我们能够确定主要示例在2维参数空间上的多稳态性。我们还研究了第二个MAPK模型以及一种可以在3维参数空间中定位这些区域的符号网格抽样技术。
作者：R. Bradford, J.H. Davenport, M. England, H. Errami, V. Gerdt, D. Grigoriev, C. Hoyt, M. Kosta, O. Radulescu, T. Sturm, and A. Weber
论文ID：1902.04882
分类：Symbolic Computation
分类简称：cs.SC
提交时间：2019-11-25