系统生物学随机微分方程可识别性分析的Matlab代码发布

资源摘要信息: "疫情matlab代码-SDE-Identifiability: 可在bioRxiv上获得预印本“系统生物学中的随机微分方程模型的可识别性分析”的补充材料，这个存储库提供了用于执行随机微分方程模型可识别性分析的Matlab代码。大部分代码包含了Julia语言编写的模块Identifiability，该模块利用伪边际马尔可夫链蒙特卡洛（PM-MCMC）方法执行有效的可识别性分析。此外，存储库内还包含了运行于DAISY（Bellu 2007，免费软件REDUCE计算机代数系统的软件包）和GenSSI（Chiş 2011，专为MATLAB编写的软件包）的脚本，用于通过矩方程进行结构可识别性分析。用户需要确保已安装Julia，并将存储库下载到本地计算机，然后运行Module文件夹内的Install_Required_Packages.jl以安装必要的包。之后，可以通过将模块添加到当前搜索路径，并使用相关命令加载Identifiability模块来开始使用。" 知识点详述： 1. 系统生物学与随机微分方程模型（SDE）： 系统生物学是一种跨学科的研究领域，它结合数学、计算、工程、物理和生物科学等不同学科的知识，来构建生物学过程的定量模型。随机微分方程模型是用于描述系统中随机因素影响的数学模型，是系统生物学中重要的模型形式之一，广泛用于生物反应网络、疾病传播、生态模型等领域。 2. 可识别性分析（Identifiability Analysis）： 在系统生物学中，可识别性是指能否从观测数据中唯一确定模型参数的能力。如果一个模型是可识别的，那么可以根据观测数据精确地估计模型中的参数。可识别性分析是评价模型是否可以用于实际数据拟合和参数估计的先决条件。如果模型不可识别，那么即使数据完美吻合模型，也无法准确估计出模型参数。 3. 伪边际马尔可夫链蒙特卡洛（PM-MCMC）方法： PM-MCMC是用于统计推断中的一种高效算法，能够处理高维参数空间中的计算问题。它结合了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法和伪边际估计（PMM），利用后验概率分布的样本进行参数估计和不确定性分析。在系统生物学模型可识别性分析中，PM-MCMC方法可以帮助研究者推断模型参数的不确定性，并评估模型结构是否合理。 4. 结构可识别性分析： 结构可识别性分析关注的是模型结构本身，而不是模型参数的可识别性。它利用数学理论来确定模型的结构是否能够提供足够的信息以唯一地确定其参数。矩方程是常用的数学工具之一，可以用来分析模型结构的可识别性。 5. Julia语言： Julia是一种高性能的动态编程语言，专为科学计算设计。它提供了接近于C语言的执行速度，同时具备了像Python这样的高级语言的易用性。Julia拥有强大的数学运算能力、方便的包管理功能，以及用于并行计算和分布式计算的工具。 6. DAISY和GenSSI软件包： DAISY是一个基于REDUCE计算机代数系统的软件包，用于生物系统的参数估计和结构可识别性分析。GenSSI是一个MATLAB软件包，专门用于生物系统模型的结构可识别性分析。这两个软件包都提供了强大的工具来帮助研究者处理系统生物学中的结构可识别性问题。 7. 使用Matlab进行数据分析： Matlab是一种广泛使用的高性能数值计算和可视化软件。它常用于工程、科学和数学领域，提供了丰富的函数库，可以帮助用户进行数据分析、算法开发和图形绘制等工作。 8. bioRxiv预印本平台： bioRxiv是一个专注于生命科学领域的预印本服务平台，科研人员可以在该平台上分享他们的研究发现和预印本论文。这有助于促进科学知识的快速传播，同时加速研究合作与学术交流。通过该平台，研究者可以获取最新的研究成果，包括上述提到的关于随机微分方程模型可识别性分析的预印本。