[論文レビュー] A parameter-free model selection criterion based on steady-state coplanarity

Heather A. Harrington, Kenneth L. Ho+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2011

Gene Regulatory Network Analysis被引用数 1

ひとこと要約

この論文は、モデルの質量作用速度定数に基づく変換により、すべての有効な定常状態が同一平面上に位置する変数空間を構築することで、定常状態データに対するモデルの適合性を評価するパラメータフリーなモデル選択基準を導入する。この方法により、非線形最適化のコストを回避し、生化学的ネットワークにおける効率的でデータ駆動型のモデル選択が可能になる。

ABSTRACT

We describe a novel procedure for deciding when a mass-action model is incompatible with observed steady-state data that does not require any parameter estimation. Thus, we avoid the difficulties of nonlinear optimization typically associated with methods based on parameter fitting. The key idea is to use the model equations to construct a transformation of the original variables such that any set of steady states of the model under that transformation lies on a common plane, irrespective of the values of the model parameters. Model rejection can then be performed by assessing the degree to which the transformed data deviate from coplanarity. We demonstrate our method by applying it to models of multisite phosphorylation and cell death signaling. Although somewhat limited at present, our work provides an important first step towards a parameter-free framework for data-driven model selection.

研究の動機と目的

• パラメータ推定を必要としないモデル選択手法の開発。従来のフィッティングに基づく手法の限界を克服すること。
• 非線形最適化問題を解かずに、質量作用モデルが観測された定常状態データと整合しないことを特定すること。
• システム生物学におけるモデル検証のためのパラメータフィッティング手法の計算的に効率的な代替手段を提供すること。
• 構造的モデル特性と観測された定常状態データにのみ依存する、データ駆動型モデル選択の枠組みを確立すること。

提案手法

• モデルの質量作用キネティクスに基づく数学的写像を用いて、元のモデル変数を変換し、新たな変数空間を構築する。
• 変換された空間において、モデルのすべての定常状態解が、パrameter値に依存せずに同一平面上に位置する。これはモデルの構造的性質によるものである。
• 幾何的または統計的指標を用いて、変換されたデータにおける共面性の程度を測定することで、モデルの適合性を評価する。
• 完全な共面性からのずれを拒否基準として用いる：顕著なずれは、モデルがデータと整合しないことを示す。
• マルチサイトリン酸化および細胞死シグナル伝達モデルにこの手法を適用し、生物学的に関連性のある系における有効性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パラメータ推定を回避しつつ、定常状態データに対するモデル適合性を評価できるモデル選択基準を開発できるか？
• RQ2 すべての定常状態解がパrameter値に依存せずに同一平面上に位置するような、モデル変数の変換が存在するか？
• RQ3 変換された空間における共面性からの幾何的ずれが、モデル不適合性の信頼できる指標として機能するか？
• RQ4 このアプローチは、現実的な生物学的シグナル伝達系において、誤ったモデルをどれほど効果的に拒否できるか？

主な発見

• この手法は、いかなるパラメータフィッティングや非線形最適化を必要とせずに、不適合な質量作用モデルを効果的に同定できる。
• パrameter値に依存せず、モデルのすべての定常状態解が変換された変数空間内で同一平面上に位置するため、幾何的拒否基準が可能になる。
• 変換されたデータにおける共面性からのずれは、観測データとのモデル不適合性を定量的に示す指標となる。
• このアプローチはマルチサイトリン酸化および細胞死シグナル伝達モデルを用いて検証され、実用性と広範な応用可能性が示された。