Algebraic model selection and experimental design in biological data science
Algebraic model selection and experimental design in biological data science
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生物数据科学中的代数模型选择和实验设计
DOI：
10.1016/j.aam.2021.102282
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发表时间：
2022
影响因子：
1.1
通讯作者：
Zhang, Anyu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dimitrova, Elena;Hu, Jingzhen;Liang, Qingzhong;Stigler, Brandilyn;Zhang, Anyu
实验设计和模型选择是生物数据科学流程中的重要步骤，将它们耦合起来有可能提高计算效率。特别是可以处理来自未指定分布和非线性模型的数据的方法是令人感兴趣的。我们提出了一种基于代数的计算框架来统一离散数据集和最小多项式模型的实验设计和模型选择。我们使用仿射变换（称为线性移位）来同时识别数据集和多项式模型的基。我们提出了可通过网络访问的数据库的理论基础。该框架使我们能够解决研究生物系统时可能出现的两个说明性问题：查找识别一组已知相互作用的数据，以及在给定一组数据的情况下查找可识别的相互作用。例如，我们将该方法应用于先前构建的表皮衍生生长因子受体 (EGFR) 信号传导的药效学模型。
Design of experiments and model selection are essential steps in biological data-science pipelines and coupling them has the potential to improve computational efficiency. In particular approaches which can handle data from unspecified distributions and nonlinear models are of interest. We propose an algebra-based computational framework to unify experimental design and model selection for discrete data sets and minimal polynomial models. We use an affine transformation, called a linear shift, to identify data sets and bases of polynomial models simultaneously. We present the theoretical foundation for a web-accessible database. This framework enables us to address two illustrative questions that may arise when studying biological systems: finding the data which identifies a set of known interactions and finding identifiable interactions given a set of data. As an example, we apply the methodology to a previously constructed pharmacodynamic model of epidermal derived growth factor receptor (EGFR) signaling.
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通讯作者：
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