TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Inferring Parameters of Gene Regulatory Networks via Particle Filtering"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Inferring Parameters of Gene Regulatory Networks via Particle Filtering | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2010 Article ID 204612 9 pages doi 2010 204612 Research Article Inferring Parameters of Gene Regulatory Networks via Particle Filtering Xiaohu Shen and Haris Vikalo Department of Electrical and Computer Engineering University of Texas at Austin TX 78712 USA Correspondence should be addressed to Haris Vikalo hvikalo@ Received 6 April 2010 Revised 9 July 2010 Accepted 24 August 2010 Academic Editor Rui Kuang Copyright 2010 X. Shen and H. Vikalo. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Gene regulatory networks are highly complex dynamical systems comprising biomolecular components which interact with each other and through those interactions determine gene expression levels that is determine the rate of gene transcription. In this paper a particle filter with Markov Chain Monte Carlo move step is employed for the estimation of reaction rate constants in gene regulatory networks modeled by chemical Langevin equations. Simulation studies demonstrate that the proposed technique outperforms previously considered methods while being computationally more efficient. Dynamic behavior of gene regulatory networks averaged over a large number of cells can be modeled by ordinary differential equations. For this scenario we compute an approximation to the Cramer-Rao lower bound on the mean-square error of estimating reaction rates and demonstrate that when the number of unknown parameters is small the proposed particle filter can be nearly optimal. 1. Introduction Gene regulatory networks GRN are systems comprising biomolecular components genes mRNA proteins that interact with each other and through those interactions determine gene expression levels that is determine the rate of gene transcription to mRNA

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học