Vi presenterar en perfekt provtagningsalgoritm som kan tillämpas på huvudekvationen av Gene Regulatory Networks (GRNs). Metoden omarbetar Gillespies Stochastic Simulation Algorithm (SSA) i ljuset av Markov Chain Monte Carlo-metoder och kombinerar den med algoritmen Dominated Coupling From The Past (DCFTP) för att ge garanterad provtagning från den stationära distributionen. Vi visar hur DCFTP-SSA kan tillämpas generiskt på genetiska nätverk med återkoppling som bildas genom sammankoppling av linjära enzymatiska reaktioner och icke-linjära monod- och Hill-element. Vi fastställer stränga gränser för felet och konvergensen hos DCFTP-SSA, jämfört med standarden SSA, genom en rad allt mer komplexa exempel. När byggstenarna för GRN har införts tillämpas algoritmen för att studera rätt genomsnittliga dynamiska egenskaper hos två experimentellt relevanta genetiska nätverk: växelbrytaren, ett tvådimensionellt bistable-system, och repressilatorn, en sexdimensionell genetisk oscillator.
Ett annat arbetsprogram som sammanför analysmetoderna för stokastisk simulering och den numeriska lösningen av Markov-kedjan är perfekt provtagning REF.
Perfect Sampling of the Master Equation for Gene Regulatory Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}