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stochastic modeling and simulation of gene networks

Stochastic modeling and simulation of gene networks

引用

作者： Xu, Zhouyi University of Miami

学位级别：Ph.D.

Recent research in experimental and computational biology has revealed the necessity of using stochastic modeling and simulation to investigate the functionality and dynamics of gene networks. However, there is no sop... 详细信息

Recent research in experimental and computational biology has revealed the necessity of using stochastic modeling and simulation to investigate the functionality and dynamics of gene networks. However, there is no sophisticated stochastic modeling techniques and efficient stochastic simulation algorithms (SSA) for analyzing and simulating gene networks. Therefore, the objective of this research is to design highly efficient and accurate SSAs, to develop stochastic models for certain real gene networks and to apply stochastic simulation to investigate such gene networks. To achieve this objective, we developed several novel efficient and accurate SSAs. We also proposed two stochastic models for the circadian system of Drosophila and simulated the dynamics of the system. The K-leap method constrains the total number of reactions in one leap to a properly chosen number thereby improving simulation accuracy. Since the exact SSA is a special case of the K-leap method when K=1, the K-leap method can naturally change from the exact SSA to an approximate leap method during simulation if necessary. The hybrid τ/K-leap and the modified K-leap methods are particularly suitable for simulating gene networks where certain reactant molecular species have a small number of molecules. Although the existing τ-leap methods can significantly speed up stochastic simulation of certain gene networks, the mean of the number of firings of each reaction channel is not equal to the true mean. Therefore, all existing τ-leap methods produce biased results, which limit simulation accuracy and speed. Our unbiased τ-leap methods remove the bias in simulation results that exist in all current leap SSAs and therefore significantly improve simulation accuracy without sacrificing speed. In order to efficiently estimate the probability of rare events in gene networks, we applied the importance sampling technique to the next reaction method (NRM) of the SSA and developed a weighted NRM (wNRM). We furthe

关键词： Circadian Rhythm Importance Sampling weighted stochastic simulation algorithm Unbiased Tau-leap Method K-leap Method stochastic simulation algorithm

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