Chemical reaction networks (CRNs) are fundamental computational models used to study the behavior of chemical reactions in well-mixed solutions. They have been used extensively to model a broad range of biological systems, and are primarily used when the more traditional model of deterministic continuous mass action kinetics is invalid due to small molecular counts. We present a perfect sampling algorithm to draw error-free samples from the stationary distributions of stochastic models for coupled, linear chemical reaction networks. The state spaces of such networks are given by all permissible combinations of molecular counts for each chemical species, and thereby grow exponentially with the numbers of species in the network. To avoid simulations involving large numbers of states, we propose a subset of chemical species such that coupling of paths started from these states guarantee coupling of paths started from all states in the state space and we show for the well-known Reversible Michaelis-Menten model that the subset does in fact guarantee perfect draws from the stationary distribution of interest. We compare solutions computed in two ways with this algorithm to those found analytically using the chemical master equation and we compare the distribution of coupling times for the two simulation approaches.


翻译:化学反应网络(CRNs)是基本计算模型,用来研究化学反应在混合式溶液中的行为。它们被广泛用来模拟广泛的生物系统,主要用于较传统的确定性连续大规模运动动力学模型由于分子数量小而无效时使用。我们提出了一个完美的抽样算法,以便从固定分布的随机模型中抽取无误样本,用于对各种相联的线性化学反应网络。这种网络的状态空间由每种化学物种所有允许的分子数组合提供,从而与网络中的物种数量成倍增长。为了避免涉及众多国家的模拟,我们建议了一组化学物种,例如从这些州开始的路径的混合可以保证从各州开始的路径的联动。我们为众所周知的可翻版的Michaelis-Menten模型展示,该子实际上保证了从固定式利益分布中完美提取的样本。我们用两种方式将计算出的解决办法与用化学母方等和我们比较两次模拟方法的合并时间分布。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月1日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月29日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员