Русская версия English version   
Том 13   Выпуск 2   Год 2018
Лузянина Т., Бочаров Г.

Оценка параметров компартментной модели деления клеток на основе системы ОДУ методом Монте Карло по схеме Марковской цепи

Математическая биология и биоинформатика. 2018;13(2):376-391.

doi: 10.17537/2018.13.376.

Список литературы

 

  1. Muller V., Maree A.F., De Boer R.J. Small variations in multiple parameters account for wide variations in HIV-1 set-points: a novel modelling approach. Proc. R. Soc. Lond. B. 2001;268:235-242. doi: 10.1098/rspb.2000.1358
  2. De Boer R.J., Perelson A.S. Quantifying T lymphocyte turnover. J. Theor. Biol. 2013;327:45-87. doi: 10.1016/j.jtbi.2012.12.025
  3. Hross S., Hasenauer J. Analysis of CFSE time-series data using division-,age- and label-structured population models. Bioinformatics. 2016;32(15):2321-2329. doi: 10.1093/bioinformatics/btw131
  4. Kenz Z.R., Banks H.T., Smith R.C. Comparison of frequentist and Bayesian confidence analysis methods on a viscoelastic stenosis model. SIAM/ASA J. on Uncertainty Quantification. 2013;1(1):348-369. doi: 10.1137/130917867
  5. Ballnus B., Hug S., Hatz K., Grlitz L., Hasenauer J., Theis F.J. Comprehensive benchmarking of Markov chain Monte Carlo methods for dynamical systems. BMC Syst. Biol. 2017;11(63):1-18. doi: 10.1186/s12918-017-0433-1
  6. Samaniego F.J. A comparison of the Bayesian and frequentist approaches to estimation. New York: Springer-Verlag; 2010 (Springer Series in Statistics). doi: 10.1007/978-1-4419-5941-6
  7. Luzyanina T., Mrusek S., Edward J.T., Roose D., Ehl S., Bocharov G. Computational analysis of CFSE proliferation assay. J. of Math. Biology. 2007;54(1):57-89. doi: 10.1007/s00285-006-0046-6
  8. Klinke D.J. An empirical Bayesian approach for model-based inference of cellular signaling networks. BMC Bioinformatics. 2009;10:371-387. doi: 10.1186/1471-2105-10-371
  9. Solonen A., Ollinaho P., Laine M., Haario H., Tamminen J., Jarvinen H. Efficient MCMC for climate model parameter estimation: Parallel adaptive chains and early rejection. Bayesian Analysis. 2012;7(3):715-736. doi: 10.1214/12-BA724
  10. Hug S., Raue A., Hasenauer J., Klingmuller U., Timmer J., Theis F.J. High-dimensional Bayesian parameter estimation: Case study for a model of JAK2/STAT5 signaling. Math. Bioscienses. 2013;246:293-304. doi: 10.1016/j.mbs.2013.04.002
  11. Haario H., Laine M., Mira A., Saksman E. DRAM: Efficient adaptive MCMC. Stat. Comput. 2006;16:539-354. doi: 10.1007/s11222-006-9438-0
  12. Bard Y. Nonlinear parameter estimation. New York: Academic Press; 1974.
  13. Venzon D.J., Moolgavkar S.H. A method for computing profile-likelihood-based confidence intervals. Appl. Statist. 1988;37(1):87-94. doi: 10.2307/2347496
  14. Efron B., Tibshirani R. Bootstrap methods for standard errors, confidence intervals, and other measures of statistical accuracy. Stat. Sci. 1986;1(1):54-77. doi: 10.1214/ss/1177013815
  15. Haario H., Saksman E., Tamminen J. An adaptive Metropolis algorithm. Bernoulli. 2001;7(2): 223-242. doi: 10.2307/3318737
  16. Wand M.P., Jones M.C. Kernel smoothing. London: Chapman & Hall; 1995. doi: 10.1007/978-1-4899-4493-1
  17. Brooks P.S., Roberts G.O. Assessing convergence of Markov chain Monte Carlo algorithms. Stat. Comput. 1998;8:319-335. doi: 10.1023/A:1008820505350
Содержание Оригинальная статья
Мат. биол. и биоинф.
2018;13(2):376-391
doi: 10.17537/2018.13.376
опубликована на англ. яз.

Аннотация (англ.)
Аннотация (рус.)
Полный текст (англ., pdf)
Список литературы

 

  Copyright ИМПБ РАН © 2005-2024