Nya beräkningsstudier visar att molekylbuller från en cellprocess kan vara en rik källa till information om processdynamik och parametrar. Att komma åt denna källa kräver dock stokastiska modeller som vanligtvis är svåra att analysera. Därför är parameteruppskattningen för stokastiska system med hjälp av fördelningsmätningar, såsom till exempel flödescytometri, för närvarande begränsad till mycket små och enkla system. Här föreslår vi en ny metod som använder sig av låg-order ögonblick av den uppmätta fördelningen och därmed behåller de väsentliga delarna av den lämnade informationen, samtidigt som den fortfarande gäller för system av realistisk storlek. Vi demonstrerar hur cell-till-cell variabilitet kan inkorporeras i analysen vilket undanröjer behovet av det allmänt förekommande antagandet att mätningarna härrör från en homogen cellpopulation. Vi demonstrerar metoden för ett enkelt exempel på genuttryck med hjälp av syntetiska data som genereras av stokastisk simulering. Därefter använder vi tidsförflutna flödescytometri data för osmo-stress inducerade transkriptionella svar i knoppande jäst för att kalibrera en stokastisk modell, som sedan används som en grund för förutsägelser. Våra resultat visar att mätningar av medelvärdet och variansen kan vara tillräckligt för att bestämma modellparametrarna, även om de uppmätta fördelningarna inte är välkarakteriseras av låg-order ögonblick bara-t.ex., om de är bimodal. extrinsisk variabilitet  på grund av högosmolaritet glycerolväg  på momentdynamiken  och parameterinferens  och stokastiska kinetiska modeller B uilding prediktiva beräkningsmodeller för intracellulär reaktionskinetik är fortfarande en skrämmande illvillig uppgift (1), som kännetecknas av lågdimensionella experimentella avläsningar av den hypoteserade högdimensionella processen. Encellsteknologier lovar att delvis lindra denna oposition genom att utnyttja den observerade variabiliteten för kalibrering av stokastiska kinetiska modeller (2, 3). Samma teknik visar dock också att isogena celler i en enda population uppvisar stor cell-till-cell variabilitet (4, 5). Variationen kan visas vara en konvolution av två källor, nämligen de inneboende molekylära buller och extrinsiska faktorer som gör att enskilda celler skiljer sig även i frånvaro av molekylärt buller; i många fall rapporterades den senare dominera den förra (4, 5). Extrinsiska faktorer omfattar skillnad i cellstorlek, cellcykelstadium, uttryckskapacitet, lokala tillväxtförhållanden för att nämna några (6, 7). Således, även om encellsteknologi erbjuder en väg ut ur predicament ill-poseness, det kräver nya metoder för att hantera ordentligt med inneboende och extrinsic variabilitet. Effekten av extrinsisk variabilitet på dynamiken i stokastiska modeller studeras i refs. 7 och 8, medan man först har försökt ta itu med det omvända problemet med kvantifiering av de extrinsiska (9) och eventuella ytterligare inneboende (10) komponenterna från mätningarna. Eftersom det senare är baserat på vägprovtagning, är dess tillämplighet fortfarande begränsad till små system. Naturligtvis förbigås den extrinsiska variabiliteten när man kalibrerar en stokastisk modell till en enda cell (3, 11), till exempel genom avbildningsdata från levande celler. Det är dock tveksamt i vilken utsträckning en sådan enda väg observation av den hypotetiska stokastiska processen-med tanke på den notoriskt glesa förvärvstid-kan tillräckligt begränsa okända processparametrar. Stochastiska kinetiska modeller, som kan fånga det inneboende bruset, föreslogs för att modellera encellsdata och dess variabilitet (2, 12, 13). Modeller som spårar sannolikheter över den heltalsvärderade tillståndsrymden av molekyl-räkningar lider av förbannelsen av dimensionalitet och är beräkningsmässigt oöverkomliga för alla utom de enklaste systemen. Liknande begränsningar gäller för approximationer av dessa som bibehåller tillståndsrymdens diskretion (14, 15). Även om det är enkelt att ta fram provvägar för sådana processer (16) hämmas insamlingen av den statistik som ofta behövs för kalibreringen av den långsamma konvergensen av empiriska skattningar för högdimensionella modeller (17). Detta är särskilt svårt eftersom de flesta kalibrerings- eller slutledningsmetoder bygger på iterativa system, vilket gör det nödvändigt att sammanställa statistik på nytt. Alternativa metoder som anges för att minska beräkningsbördan genom att spåra endast lågordermoment i stället för hela sannolikhetsfördelningen. Ett standardsystem i denna klass är moment stängning, vilket ger ett sätt att fånga stokasticitet reaktioner samtidigt utnyttja skalbarheten av vanliga differentialekvation modeller (18) (19) (20). Här introducerar vi ett momentbaserat inferensschema för kalibrering av stokastiska modeller med heterogena singelcellsmätningar. Vi visar hur man genom att utöka metoden för ögonblicksavslutning med villkorliga momentekvationer korrekt kan redogöra för extrinsiska faktorer. Den föreslagna metoden kräver inga Monte Carlo simuleringar över extrinsiska faktorer, vilket gör denna metod mycket skalbar. Utöver parameteruppskattningar och deras konfidensgränser gör metoden dessutom att man kvantitativt kan karakterisera variabiliteten mellan celler och slutligen dissekera det ospecifika konglomeratet av extrinsiska faktorer (6). Varje ytterligare redovisat ögonblick av den stokastiska processen kan göra kalibreringen mindre illa placerad; på samma sätt som medelvärdet av processen innehåller information, så gör dess varians. Viktigt är att vi visar att detta också gäller om processen är dåligt fångad av till exempel de konstaterade ögonblicken, om vi bara tar hänsyn till första och andra ordningens ögonblick av en multimodal processdistribution. Vi omedelbart denna beräkningsram genom att ta itu med en brett diskuterade-och vi tror allestädes närvarande process motiv, nämligen det övergående inducerade genuttryck (21, 22). Ofta signalerar vägar aktiveras för en kort tid fönster, där den aktiverade signalerande utgång-såsom ett mitogen-aktiverat proteinkinas (MAPK)-behov att initiera transkription genom translokation och interaktion med möjligen flera intermediärer. Om många intermediärer behöver vara på plats, vissa celler inte lyckas transkribera alls, vilket i slutändan ger upphov till bimodala proteinuttryck profiler. Den särskilda fallstudie som vi anser vara högosmolaritet glycerol (HOG) vägen i spirande jäst (23), där för intermediära induktionsnivåer en bimodalitet i inducerade stressproteiner observerades (21). Vi utför tidsförflytande flödescytometrimätningar för att kalibrera en stokastisk kinetik
En annan metod som bygger på moment stängning och MLE bygger på en normal fördelning baserad på urval medel och varianser REF.
Moment-based inference predicts bimodality in transient gene expression.
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}