Robustness Analysis of Stochastic Biochemical Systems

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F14%3A00075751" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00075751 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0094553" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0094553</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0094553" target="_blank" >10.1371/journal.pone.0094553</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Robustness Analysis of Stochastic Biochemical Systems

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a new framework for rigorous robustness analysis of stochastic biochemical systems that is based on probabilistic model checking techniques. We adapt the general definition of robustness introduced by Kitano to the class of stochastic systemsmodelled as continuous time Markov Chains in order to extensively analyse and compare robustness of biological models with uncertain parameters. The framework utilises novel computational methods that enable to effectively evaluate the robustness of models with respect to quantitative temporal properties and parameters such as reaction rate constants and initial conditions. We have applied the framework to gene regulation as an example of a central biological mechanism where intrinsic and extrinsic stochasticity plays crucial role due to low numbers of DNA and RNA molecules. Using our methods we have obtained a comprehensive and precise analysis of stochastic dynamics under parameter uncertainty.

Název v anglickém jazyce

Robustness Analysis of Stochastic Biochemical Systems

Popis výsledku anglicky

We propose a new framework for rigorous robustness analysis of stochastic biochemical systems that is based on probabilistic model checking techniques. We adapt the general definition of robustness introduced by Kitano to the class of stochastic systemsmodelled as continuous time Markov Chains in order to extensively analyse and compare robustness of biological models with uncertain parameters. The framework utilises novel computational methods that enable to effectively evaluate the robustness of models with respect to quantitative temporal properties and parameters such as reaction rate constants and initial conditions. We have applied the framework to gene regulation as an example of a central biological mechanism where intrinsic and extrinsic stochasticity plays crucial role due to low numbers of DNA and RNA molecules. Using our methods we have obtained a comprehensive and precise analysis of stochastic dynamics under parameter uncertainty.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/EE2.3.20.0256" target="_blank" >EE2.3.20.0256: Vytvoření výzkumného týmu a mezinárodního konzorcia pro počítačový model buňky sinice</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Plos One

ISSN

1932-6203

e-ISSN

—

Svazek periodika

9

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

23

Strana od-do

1-23

Kód UT WoS článku

000335227400014

EID výsledku v databázi Scopus

—