Estimating kinetic mechanisms with prior knowledge I: Linear parameter constraints.
Estimating kinetic mechanisms with prior knowledge I: Linear parameter constraints.
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DOI：
10.1085/jgp.201711911
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发表时间：
2018-02-05
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Milescu LS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Salari A;Navarro MA;Milescu M;Milescu LS
需要新的数学工具将现有的知识纳入离子通道和其他蛋白质的动力学模型。Salari等人描述了一种代数变换，可以将线性相互依赖的参数强制转换为动力学模型，以测试新的假设。为了理解离子通道和其他蛋白质在分子和细胞水平上的功能，必须解密它们的动力学机制。已经开发出复杂的算法，可用于从各种实验数据类型中提取动力学参数。然而，制定不仅能解释新数据，而且与现有知识相一致的模型仍然是一项挑战。在这里，我们提出了一个两部分的研究，描述了一个数学和计算的形式主义，可用于执行先验知识的模型使用约束。在这第一部分中，我们专注于约束，强制执行明确的线性关系，涉及速率常数或其他模型参数。我们开发了一个简单的，线性代数为基础的转换，可以应用于执行许多类型的模型属性和假设，如微观可逆性，变构门控，等式和不等式参数关系。该转换将线性相互依赖的模型参数的集合转换成独立参数的缩减集合，其可以被传递到自动搜索引擎以用于模型优化。在配套文章中，我们介绍了一种补充方法，可用于强制执行任意参数关系和在某些条件下量化模型行为的任何约束。在这项研究中描述的程序，原则上，可以耦合到任何现有的方法来解决离子通道或其他蛋白质的分子动力学。这些概念不仅可以用来加强现有的知识，也可以用来制定和测试新的假设。
New mathematical tools are needed to incorporate existing knowledge into kinetic models of ion channels and other proteins. Salari et al. describe an algebraic transformation that can enforce linearly interdependent parameters into kinetic models in order to test new hypotheses. To understand how ion channels and other proteins function at the molecular and cellular levels, one must decrypt their kinetic mechanisms. Sophisticated algorithms have been developed that can be used to extract kinetic parameters from a variety of experimental data types. However, formulating models that not only explain new data, but are also consistent with existing knowledge, remains a challenge. Here, we present a two-part study describing a mathematical and computational formalism that can be used to enforce prior knowledge into the model using constraints. In this first part, we focus on constraints that enforce explicit linear relationships involving rate constants or other model parameters. We develop a simple, linear algebra–based transformation that can be applied to enforce many types of model properties and assumptions, such as microscopic reversibility, allosteric gating, and equality and inequality parameter relationships. This transformation converts the set of linearly interdependent model parameters into a reduced set of independent parameters, which can be passed to an automated search engine for model optimization. In the companion article, we introduce a complementary method that can be used to enforce arbitrary parameter relationships and any constraints that quantify the behavior of the model under certain conditions. The procedures described in this study can, in principle, be coupled to any of the existing methods for solving molecular kinetics for ion channels or other proteins. These concepts can be used not only to enforce existing knowledge but also to formulate and test new hypotheses.
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影响因子：
3.4
作者：
Colquhoun, D;Dowsland, KA;Plested, AJR
通讯作者：
Plested, AJR
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4.4
作者：
Eyring, H
通讯作者：
Eyring, H
DOI：
10.1073/pnas.0409110102
发表时间：
2005-05-03
影响因子：
11.1
作者：
Bruno, WJ;Yang, J;Pearson, JE
通讯作者：
Pearson, JE
影响因子：
3.4
作者：
HORN, R;LANGE, K
通讯作者：
LANGE, K
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5.3
作者：
Burzomato, V;Beato, M;Sivilotti, LG
通讯作者：
Sivilotti, LG