Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Identification of Dynamic BioModels Based on Sensitivity Analysis.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Ricardo Martinez Villegas
ISBN: 9783659672118
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 124
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30322 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: The research to be presented will focus on the robust identification of dynamic metabolic flux models based on parametric sensitivity analysis. The particular case study that is chosen to illustrate the proposed method is Diauxic growth in Escherichia coli in a batch culture. This approach intends to show how to identify the model parameters of the dynamic model based on a parametric sensitivity analysis that explicitly accounts for correlations in the data. The sensitivity is quantified by a parameter sensitivity spectrum. Then, the parameters are ranked based on this analysis to assess whether a subset of the parameters can be eliminated from further analysis. Finally, identification of the remaining significant parameters is based on the maximization of an overall parametric sensitivity measure subject to set based constraints that are derived from the available data. The parametric sensitivity method is global in the sense that it examines the simultaneous variation of all the model’s outputs instead of focusing on outputs variables one at a time.
Ключевые слова: Dynamic Metabolic Flux Models, Parametric Sensitivity Analysis, and Parameter Estimation