SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-103726"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-103726" > High-dimensional Ba...

  • Hug, S.Helmholtz Zentrum Munchen, Germany Technical University of Munich, Germany (författare)

High-dimensional Bayesian parameter estimation: Case study for a model of JAK2/STAT5 signaling

  • Artikel/kapitelEngelska2013

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier,2013
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-103726
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-103726URI
  • https://doi.org/10.1016/j.mbs.2013.04.002DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • In this work we present results of a detailed Bayesian parameter estimation for an analysis of ordinary differential equation models. These depend on many unknown parameters that have to be inferred from experimental data. The statistical inference in a high-dimensional parameter space is however conceptually and computationally challenging. To ensure rigorous assessment of model and prediction uncertainties we take advantage of both a profile posterior approach and Markov chain Monte Carlo sampling. We analyzed a dynamical model of the JAK2/STAT5 signal transduction pathway that contains more than one hundred parameters. Using the profile posterior we found that the corresponding posterior distribution is bimodal. To guarantee efficient mixing in the presence of multimodal posterior distributions we applied a multi-chain sampling approach. The Bayesian parameter estimation enables the assessment of prediction uncertainties and the design of additional experiments that enhance the explanatory power of the model. This study represents a proof of principle that detailed statistical analysis for quantitative dynamical modeling used in systems biology is feasible also in high-dimensional parameter spaces.

Ämnesord och genrebeteckningar

  • Parameter estimation; Bayesian inference; Profile likelihood; Cellular signal transduction pathways; Ordinary differential equation models
  • MEDICINE
  • MEDICIN

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Raue, A.Helmholtz Zentrum Munchen, Germany University of Freiburg, Germany (författare)
  • Hasenauer, J.Helmholtz Zentrum Munchen, Germany (författare)
  • Bachmann, J.German Cancer Research Centre, Germany (författare)
  • Klingmueller, U.German Cancer Research Centre, Germany (författare)
  • Timmer, JensLinköpings universitet,Avdelningen för cellbiologi,Hälsouniversitetet(Swepub:liu)jenti39 (författare)
  • Theis, F .J.Helmholtz Zentrum Munchen, Germany Technical University of Munich, Germany (författare)
  • Helmholtz Zentrum Munchen, Germany Technical University of Munich, GermanyHelmholtz Zentrum Munchen, Germany University of Freiburg, Germany (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Mathematical Biosciences: Elsevier246:2, s. 293-3040025-55641879-3134

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy