Optimal estimation of ion-channel kinetics from macroscopic currents.
Optimal estimation of ion-channel kinetics from macroscopic currents.
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从宏观电流对离子通道动力学的优化估计
DOI：
10.1371/journal.pone.0035208
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Ding J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang W;Xiao F;Zeng X;Yao J;Yuchi M;Ding J
马尔可夫模型为离子通道动力学建模提供了一种有效的方法。有几种搜索算法用于在不同实验条件下全局拟合宏观或单通道电流。在这里，我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）的方法，当与黄金分割搜索（GSS）结合使用时，可以在台式计算机上以较高的精度（误差在1%以内）和合理的计算时间（20个自由参数小于10小时）来拟合宏观电压响应。我们还描述了一种方法的初始值估计的模型参数，这似乎有利于识别的全局最优值，可以进一步减少计算成本。PSO-GSS算法适用于任意拓扑结构和大小的动力学模型，并与常用的刺激方案兼容，为建立宏观水平的动力学模型提供了一种方便的方法。
Markov modeling provides an effective approach for modeling ion channel kinetics. There are several search algorithms for global fitting of macroscopic or single-channel currents across different experimental conditions. Here we present a particle swarm optimization(PSO)-based approach which, when used in combination with golden section search (GSS), can fit macroscopic voltage responses with a high degree of accuracy (errors within 1%) and reasonable amount of calculation time (less than 10 hours for 20 free parameters) on a desktop computer. We also describe a method for initial value estimation of the model parameters, which appears to favor identification of global optimum and can further reduce the computational cost. The PSO-GSS algorithm is applicable for kinetic models of arbitrary topology and size and compatible with common stimulation protocols, which provides a convenient approach for establishing kinetic models at the macroscopic level.
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影响因子：
3.4
作者：
Colquhoun, D;Dowsland, KA;Plested, AJR
通讯作者：
Plested, AJR
影响因子：
1
作者：
KIEFER, J
通讯作者：
KIEFER, J
DOI：
10.1109/tsmcc.2002.801352
发表时间：
2002-05-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART C-APPLICATIONS AND REVIEWS
影响因子：
--
作者：
Kewley, RH;Embrechts, MJ
通讯作者：
Embrechts, MJ
影响因子：
8.7
作者：
Zhao Xinchao
通讯作者：
Zhao Xinchao
DOI：
10.1049/ip-gtd:19990047
发表时间：
1999-05-01
期刊：
IEE PROCEEDINGS-GENERATION TRANSMISSION AND DISTRIBUTION
影响因子：
--
作者：
Zhou, XX;Liang, J
通讯作者：
Liang, J