論文の概要: Adjoint Sensitivity Analysis on Multi-Scale Bioprocess Stochastic Reaction Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04011v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 21:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:10:11.577775
• Title: Adjoint Sensitivity Analysis on Multi-Scale Bioprocess Stochastic Reaction Network
• Title（参考訳）: マルチスケールバイオプロセス確率的反応ネットワークにおける随伴感度解析
• Authors: Keilung Choy, Wei Xie,
• Abstract要約: 本稿では,機械的モデルパラメータの学習を高速化するための随伴感度アプローチを提案する。 本稿では,多スケールのバイオプロセス力学モデルを表す酵素解析(SA)について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6130735302655554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the pressing challenges in the digital twin development for biomanufacturing systems, we introduce an adjoint sensitivity analysis (SA) approach to expedite the learning of mechanistic model parameters. In this paper, we consider enzymatic stochastic reaction networks representing a multi-scale bioprocess mechanistic model that allows us to integrate disparate data from diverse production processes and leverage the information from existing macro-kinetic and genome-scale models. To support forward prediction and backward reasoning, we develop a convergent adjoint SA algorithm studying how the perturbations of model parameters and inputs (e.g., initial state) propagate through enzymatic reaction networks and impact on output trajectory predictions. This SA can provide a sample efficient and interpretable way to assess the sensitivities between inputs and outputs accounting for their causal dependencies. Our empirical study underscores the resilience of these sensitivities and illuminates a deeper comprehension of the regulatory mechanisms behind bioprocess through sensitivities.
• Abstract（参考訳）: バイオ製造システムにおけるデジタル双極子開発におけるプレス課題に触発され,機械的モデルパラメータの学習を迅速化するための随伴感度解析(SA)手法を導入した。 本稿では, 多様な生産プロセスから異なるデータを統合し, 既存のマクロ動態モデルとゲノムスケールモデルからの情報を活用できる, マルチスケールのバイオプロセス力学モデルを表現する酵素的確率的反応ネットワークについて考察する。 本研究では, モデルパラメータと入力(例えば初期状態)の摂動が, 酵素反応ネットワークを介して伝播し, 出力軌道予測に与える影響について, 収束随伴SAアルゴリズムを開発した。 このSAは、その因果依存性を考慮に入れた入力と出力の間の感度を評価するための、効率的で解釈可能なサンプルを提供することができる。 我々の実証研究は、これらの感度のレジリエンスを強調し、感度を通してバイオプロセスの背後にある制御機構の深い理解を照らす。

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