Stochastic modeling of biochemical systems with filtering and smoothing
Biyokimyasal sistemlerin stokastik modellemesi ile filtreleme ve yumuşatma algoritmaları
- Tez No: 595385
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR UĞUR, DOÇ. DR. DERYA ALTINTAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Deterministik modelleme yaklaşımı reaksiyon ağlarının dinamiklerini analiz etmede geleneksel yöntemidir. Buna rağmen bu yaklaşım biyokimyasal süreçlerin ayrık ve stokastik doğasını görmezden gelir. Bu çalışmada modelleme yaklaşımları, stokastik modelleme algoritmaları ve bunların birbirleri ile olan ilişkisi incelendi. Stokastik ve deterministik modelleme yaklaşımları Lotka-Volterra av-avcı modeli, Michaelis-Menten enzim kinetiği ve JAK-STAT sinyal yoluna uygulandı. Ayrıca ODE sistemin numerik çözümleri ve stokastik simulasyon algoritması ile elde edilen gerçekleştirmeler karşılaştırıldı. Biyokimyasal süreçlerin durum vektörünün bütün elemanlarının belirlenmesi genellikle mümkün değildir. Bu yüzden bazı istatiksel modeller en iyi tahmini elde etmek için kullanılır. Filtreleme ve yumuşatma dağılımları Bayes' kuralı ile bulunabilir. Buna rağmen alternatif olarak Monte Carlo yöntemleri bu dağılımları yaklaşık olarak bulmakta kullanılabilir. İkinci kısımda önyüklemeli parçacık filtreleme algoritması türetildi ve doğum-ölüm süreçleri modeline uygulandı. Tahmin edilen olasılık dağılım fonksiyonları kullanılan parçacık sayısına göre karşılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
Deterministic modeling approach is the traditional way of analyzing the dynamical behavior of a reaction network. However, this approach ignores the discrete and stochastic nature of biochemical processes. In this study, modeling approaches, stochastic simulation algorithms and their relationships to each other are investigated. Then, stochastic and deterministic modeling approaches are applied to biological systems, Lotka-Volterra prey-predator model, Michaelis-Menten enzyme kinetics and JACK-STAT signaling pathway. Also, numerical solutions for ODE system and realizations obtained through stochastic simulation algorithms are compared. In general, it is not possible to assess all elements of the state vector of biochemical systems. Hence, some statistical models are used to obtain the best estimation. Filtering and smoothing distributions can be obtained via Bayes' rule. However, as an alternative to approximate these distributions Monte Carlo methods might be used. In the second part, bootstrap particle filter algorithm is derived and applied to birth-death process. Estimated probability distribution functions are compared according to number of particles used.
Benzer Tezler
- Deterministic modeling and inference of biochemical networks
Biyokimyasal ağların deterministik modellemesi ve sonuç çıkarımı
DENİZ SEÇİLMİŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Phase models and computations for oscillators
Osilatörler için faz modelleri ve hesaplamaları
ÖNDER ŞUVAK
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER DEMİR
- Biyokimyasal reaksiyon sistemlerinin modellenmesi için deterministik ve stokastik yaklaşım
Deterministic and stochastic approach for modelling biochemical reactions
BÜŞRANUR OĞRAŞ
- Different types of modellings and the inference of model parameters for complex biological systems
Karmaşık biyolojik sistemler için farklı türlerde modellemeler ve model parametrelerinin çıkarımı
MELİH AĞRAZ
Doktora
İngilizce
2017
GenetikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU GAZİ
- Bor nötron yakalama terapisinde oluşan yüksek lineer enerji transferli parçacıkların hücreiçi dozimetrisi
Subcellular dosimetry of the high linear energy transferred particles induced by boron neutron capture therapy
AYŞE KARAOĞLU
