Bakgrund: Under de senaste åren har stokastiska beskrivningar av biokemiska reaktioner baserade på Mästerekvation (ME) blivit utbredda. Dessa är särskilt relevanta för modeller som omfattar genreglering. Gillespies Stochastic Simulation Algorithm (SSA) är den mest använda metoden för numerisk utvärdering av dessa modeller. SSA producerar exakta prover från fördelningen av ME för finita tider. Om den stationära distributionen är av intresse ger SSA dock ingen information om konvergens eller hur länge algoritmen behöver köras för att provta från den stationära distributionen med given noggrannhet. Vi presenterar ett bevis och en numerisk karakterisering av en perfekt provtagningsalgoritm för ME av nätverk av biokemiska reaktioner som förekommer i genreglering och enzymatisk katalys. Vår algoritm kombinerar SSA med Dominated Coupling From The Past (DCFTP) tekniker för att ge garanterad provtagning från stationär distribution. Den resulterande DCFTP-SSA är tillämplig på nätverk av reaktioner med unimolekylära stoichiometries och sub-lineära, (anti-) monotona benägenhetsfunktioner. Vi visar upp dess tillämplighet studerar steady-state egenskaper hos stokastiska regulatoriska nätverk av relevans i syntetisk och systembiologi. DCFTP-SSA ger en förlängning till Gillespies SSA med garanterad provtagning från ME:s stationära lösning för en bred klass av stokastiska biokemiska nätverk.
Detta arbete ansluter sig till "Dominated Coupling from the Past" Algoritm från Monte-Carlo Markov Chain teori med Gillespies Stochastic Simulation Algoritm i DCFTP-SSA REF.
A Dominated Coupling From The Past algorithm for the stochastic simulation of networks of biochemical reactions
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}