Abstrakt. Nyligen har det funnits ett stort intresse för användningen av modellkontroll för systembiologi. Tyvärr är tillståndsutrymmet för stokastiska biologiska modeller ofta för stort för klassiska modellkontrolltekniker. För dessa modeller har ett statistiskt tillvägagångssätt för modellkontroll visat sig vara ett effektivt alternativ. Förlänger vårt tidigare arbete presenterar vi den första algoritmen för att utföra statistisk modellkontroll med Bayesian Sequential Hypotes Testing. Vi visar att vår Bayesian tillvägagångssätt överträffar nuvarande statistiska modellkontroll tekniker, som bygger på tester från Classical (även kallad Frequentist) statistik, genom att kräva färre systemsimuleringar. En annan fördel med vårt tillvägagångssätt är förmågan att införliva tidigare biologisk kunskap om den modell som verifieras. Vi demonstrerar vår algoritm på en mängd olika modeller från Systems Biology-litteraturen och visar att den möjliggör snabbare verifiering än toppmoderna tekniker, även när ingen förkunskap finns tillgänglig.
Jha m.fl. REF presenterar den första algoritmen för att utföra statistisk modellkontroll med Bayesian sekventiell hypotestestning och testar algoritmen på FGF-signalbanan och flera andra.
A bayesian approach to model checking biological systems
{'venue': 'Proc. of The 7th Annual Conference on Computational Methods in Systems Biology (CMSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}