[논문 리뷰] A parameter-free model selection criterion based on steady-state coplanarity

Heather A. Harrington, Kenneth L. Ho외 2명|arXiv (Cornell University)|2011. 09. 16.

Gene Regulatory Network Analysis인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 파라미터를 필요로 하지 않는 모델 선택 기준을 제안하며, 변환된 변수 공간에서의 공면성(co-planarity)을 검증함으로써 안정상태 데이터와의 모델 호환성을 평가한다. 모델 방정식을 활용해 모든 유효한 안정상태가 동일한 평면 위에 오도록 변환을 유도함으로써, 데이터가 공면성에서 벗어나는 정도를 기반으로 모델을 기각함으로써, 비용이 많이 드는 파라미터 추정을 피하고 생물화학적 네트워크에 대한 효율적이고 데이터 기반의 모델 선택을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존의 피팅 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해 파라미터 추정이 필요 없는 모델 선택 방법을 개발하는 것.
• 비선형 최적화 문제를 해결하지 않고도 질량작용 법칙 모델이 관측된 안정상태 데이터와 호환되지 않는지를 식별하는 것.
• 체계생물학에서 모델 검증을 위한 파라미터 피팅 방법에 대한 계산적으로 효율적인 대안을 제공하는 것.
• 구조적 모델 특성과 관측된 안정상태 데이터에만 의존하는 데이터 기반 모델 선택 프레임워크를 구축하는 것.

제안 방법

• 모델의 질량작용 법칙 동역학에서 유도된 수학적 사상에 의해 원래 모델 변수를 변환하여 새로운 변수 공간을 생성하는 것.
• 변환된 공간에서, 모델의 모든 안정상태 해는 매개변수 값에 관계없이 동일한 평면 위에 존재한다. 이는 모델의 구조적 성질에 기인한다.
• 기하학적 또는 통계적 지표를 사용하여 변환된 데이터에서의 공면성 정도를 평가함으로써 모델 호환성을 평가하는 것.
• 완벽한 공면성에서의 편차를 기반으로 기각 기준을 설정함: 유의미한 편차는 모델이 데이터와 호환되지 않음을 시사한다.
• 다중위치 인산화 및 세포 사멸 신호 전달 모델에 이 방법을 적용하여 생물학적으로 관련성이 있는 시스템에서의 유용성을 검증하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 파라미터 추정을 피하면서도 안정상태 데이터와의 모델 호환성을 평가할 수 있는 모델 선택 기준을 개발할 수 있는가?
• RQ2 모든 안정상태 해가 매개변수 값에 관계없이 동일한 평면 위에 오도록 하는 모델 변수의 변환이 존재하는가?
• RQ3 변환된 공간에서의 공면성에서의 기하학적 편차가 모델 비호환성에 대한 신뢰할 수 있는 지표가 될 수 있는가?
• RQ4 이 접근 방식은 실제 생물학적 신호 전달 시스템에서 잘못된 모델을 기각하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• 이 방법은 어떤 파라미터 피팅이나 비선형 최적화도 필요 없이 비호환된 질량작용 법칙 모델을 성공적으로 식별한다.
• 모델의 모든 안정상태 해는 매개변수 값에 관계없이 변환된 변수 공간에서 단일 평면 위에 존재하므로 기하학적 기각 기준을 적용할 수 있다.
• 변환된 데이터에서의 공면성에서의 편차는 관측된 데이터와의 모델 비호환성에 대한 정량적 측도를 제공한다.
• 이 방법은 다중위치 인산화 및 세포 사멸 신호 전달 모델에 대해 검증되었으며, 일반화된 응용 가능성을 보여주었다.