Гібридний генетичний алгоритм оптимізації для ідентифікації параметрів нелінійних біологічних динамічних систем

Abstract

Розробка ефективних підходів до моделювання є важливою задачею в системній біології, забезпечує нові засоби аналізу отримуваних даних та базується на глибокому розумінні мови клітин та організмів. В останні роки важливість глобальних методів оптимізації для вирішення задачі ідентифікації параметрів значно зростає. В цій роботі було проведено дослідження розробленого гібридного генетичного алгоритму оптимізації параметрів складної нелінійної біологічної моделі триступеневого біохімічного шляху метаболізму. Додатково описано необхідні модифікації ГА, які враховують особливості біологічних моделей. Developing efficient modeling approaches is important area in system biology. It provides new methods for analyzing experimental data and is based on deep understanding of cells and organisms language. Last years importance of global optimization methods for parameter estimation is significantly growing. In this work, the research was carried out into usage of implemented hybrid genetic algorithm for parameter estimation of complex nonlinear biological model of three-step biochemical pathway. Additionally, necessary modifications that take into account biological models features are described.