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真實世界觀測數據下的模擬推論綜合指南


核心概念
本文提供了一個全面的指南,用於在使用真實世界觀測數據時選擇合適的模擬推論算法,以估計複雜生物模型的參數及其不確定性。
摘要

本文介紹了兩個代理基於模型,描述細胞動力學的例子:雙相胞外基質細胞模型(BVCBM)和隨機細胞侵襲模型。對於這兩個模型,我們使用合成數據(從模型生成)和真實世界觀測數據來推斷模型參數及其不確定性,採用統計和神經模擬推論算法。

對於合成數據,我們使用標準的統計和神經模擬推論算法。但是,當使用真實世界觀測數據時,由於可能存在模型錯配,我們應用強健版本的模擬推論算法。

我們說明了如何評估和驗證每種模擬推論算法的推論結果,並比較它們的性能。我們的結果不僅揭示了不同模擬推論方法在真實世界情景中的有效性,還為增強神經模擬推論方法提供了潛在的途徑。

本文為計算生物學家和數學生物學界提供了全面的指南,介紹如何使用真實世界觀測數據推斷模型參數及其不確定性。

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統計資料
每次模擬BVCBM的計算時間範圍為0.19到319.50秒,取決於時間序列數據的長度。 對於BVCBM,隨著觀測天數的增加(19天、26天和32天),模擬時間也會增加。
引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Xiaoyu Wang,... arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19675.pdf
A Comprehensive Guide to Simulation-based Inference in Computational Biology

深入探究

如何進一步提高神經模擬推論方法的準確性,以應對模型錯配問題?

為了提高神經模擬推論(Neural Simulation-Based Inference, SBI)方法的準確性,特別是在面對模型錯配問題時,可以採取以下幾個策略: 使用穩健的神經網絡架構:選擇具有更強泛化能力的神經網絡架構,例如使用正則化技術(如Dropout或L2正則化)來減少過擬合的風險,從而提高模型在未見數據上的表現。 數據增強:通過數據增強技術生成更多的訓練樣本,這可以幫助模型學習到更廣泛的數據特徵,從而提高其對真實世界數據的適應能力。 引入模型不確定性:在神經SBI中引入不確定性量化方法,例如使用貝葉斯神經網絡(Bayesian Neural Networks)來捕捉模型參數的不確定性,這樣可以更好地處理模型錯配的情況。 進行後驗預測檢查:在推論過程中,定期進行後驗預測檢查,以評估模型生成的數據是否能夠合理地覆蓋真實觀測數據,這有助於及早發現模型錯配問題。 使用強化學習技術:考慮將強化學習技術應用於神經SBI中,以自動調整模型參數和結構,從而提高模型的適應性和準確性。

除了BVCBM和隨機細胞侵襲模型,還有哪些其他生物模型可以應用本文提出的指南?

本文提出的指南不僅適用於Biphasic Voronoi Cell-based Model(BVCBM)和隨機細胞侵襲模型,還可以擴展到其他多種生物模型,包括但不限於: 生態系統模型:如捕食者-獵物模型和競爭模型,這些模型可以用來研究物種之間的相互作用及其對生態系統的影響。 流行病學模型:如SIR模型(易感-感染-恢復模型)和SEIR模型(易感-暴露-感染-恢復模型),這些模型可以用來模擬傳染病的擴散和控制策略的效果。 基因調控網絡模型:這些模型用於研究基因之間的相互作用及其對細胞行為的影響,特別是在癌症研究中。 細胞信號傳導模型:這些模型可以幫助理解細胞如何通過信號傳導路徑進行通信,並對外部刺激作出反應。 藥物動力學和藥效學模型:這些模型用於模擬藥物在體內的分佈、代謝和排泄過程,並評估其療效和安全性。

在處理真實世界觀測數據時,如何更好地利用領域專家的知識來改進生物模型?

在處理真實世界觀測數據時,充分利用領域專家的知識可以顯著提高生物模型的準確性和可靠性。以下是幾個具體的策略: 跨學科合作:建立數學家、計算生物學家和生物學家之間的緊密合作,確保模型的設計和推論過程充分考慮生物學的背景和實驗數據的特性。 專家知識的整合:在模型構建過程中,將專家的經驗和知識納入模型假設和參數選擇中,這有助於提高模型的生物學合理性。 定期的模型評估和反饋:與領域專家定期進行模型評估會議,根據專家的反饋調整模型結構和參數,這樣可以及時發現和修正模型中的錯誤。 使用專家定義的先驗分佈:在貝葉斯推論中,利用專家對參數的先驗知識來設置合理的先驗分佈,這可以幫助提高推論的準確性。 進行生物學驗證:在模型推論後,與專家一起進行生物學驗證,確保模型的預測結果與實際觀察結果相符,並根據驗證結果進行模型的迭代改進。
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