SYSBIONS: nested sampling for systems biology.
SYSBIONS: nested sampling for systems biology.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btu675
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发表时间：
2015-02-15
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Stumpf MP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Johnson R;Kirk P;Stumpf MP
动机：模型选择是系统生物学科学过程的基本部分。给出一组相互竞争的假设，我们通常希望选择最能解释观察数据的假设。在贝叶斯框架中，模型通过贝叶斯因子(证据比率)进行比较，其中模型的证据是数据对模型的支持。一个类似的兴趣是推断定义模型的参数的分布。嵌套抽样是一种计算模型证据和从后验参数分布中生成样本的方法。结果：我们提出了一种基于C的、GPU加速的嵌套采样的实现，该实现专为生物应用而设计。该算法遵循带有可选扩展和附加功能的标准例程。我们提供了许多方法来从受似然约束的先验对象中进行抽样。可获得性和实施：软件SYSBIONS可从http://www.theosysbio.bio.ic.ac.uk/resources/sysbions/联系：m.stumpf@Imperial.ac.uk，robert.johnson11@Imperial.ac.uk
Motivation: Model selection is a fundamental part of the scientific process in systems biology. Given a set of competing hypotheses, we routinely wish to choose the one that best explains the observed data. In the Bayesian framework, models are compared via Bayes factors (the ratio of evidences), where a model’s evidence is the support given to the model by the data. A parallel interest is inferring the distribution of the parameters that define a model. Nested sampling is a method for the computation of a model’s evidence and the generation of samples from the posterior parameter distribution. Results: We present a C-based, GPU-accelerated implementation of nested sampling that is designed for biological applications. The algorithm follows a standard routine with optional extensions and additional features. We provide a number of methods for sampling from the prior subject to a likelihood constraint. Availability and implementation: The software SYSBIONS is available from http://www.theosysbio.bio.ic.ac.uk/resources/sysbions/ Contact: m.stumpf@imperial.ac.uk, robert.johnson11@imperial.ac.uk
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