Markov chain Monte Carlo parameter estimation of the ODE compartmental cell growth model

Abstract

В данной работе мы используем метод Монте-Карло по схеме Марковской цепи (МКМЦ) для оценивания параметров и характеристик неопределенности в параметрах для гетерогенной линейной компартментной модели деления клеточных популяций, описываемой системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Эта модель описывает скорость изменения численности клеток проделавших j делений и учитывает зависимость скорости пролиферации и смерти клеток от числа выполненных делений. Набор используемых экспериментальных данных определяет следующие характеристики кинетики пролиферации T лимфоцитов человека in vitro: общее число живых и мертвых, но неразложившихся, клеток, а также число клеток, поделившихся j раз. Целью данной работы является сравнение результатов МКМЦ анализа неопределенности в оптимальных оценках параметров с результатами, полученными ранее другими методами на основе: вариационно-ковариационной матрицы, профилирования функции максимального правдоподобия и метода бутстрапинга. Нами показано, что вычисленные постериорные функции плотности вероятности значений для большинства параметров модели являются Гауссовыми распределениями и являются близкими к Гауссовым для остальных параметров, за исключением одного. Нами представлены оценки пределов неопределенности для решения модели и экспериментальных данных.