Biyokimyasal sistemlerin stokastik simülasyon algoritmalarıyla yaratılması ve impuls içerecek şekilde genişletilmesi

Date

2016-12-31

Author

Purutçuoğlu Gazi, Vilda
Uğur, Ömür
Aydın Son, Yeşim
Yazıcı, Müge
Sürün, Bilge
Tuncer, Gökçe

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

5
views

0
downloads

Biyolojik ve kimyasal reaksiyonların davranışlarını analiz etmek için kullanılan iki popüler yaklaşım vardır. Bu yaklaşımlardan en yaygını olan deterministik yaklaşım, bu süreçlerin reaksiyon oran denklemleri (reaction rate equations (RRE)) adı verilen adi diferansiyel denklemler (ordinary differential equations (ODEs)) yardımıyla modellenebileceğini düşünür. Bu modelde sistemin zamana bağlı davranışının deterministik ve sürekli olduğu kabul edilmektedir. Ancak bu yaklaşım birçok farklı sistem için geçerli olmasına rağmen reaksiyon içinde yer alan, gen düzenleri (gene regulation) ve enfeksiyonların dağılımı gibi bazı türlerin yoğunluğunun veya sayısının az olduğu ya da stokastik dalgalanmaların sistemin dinamiklerini etkilediği durumlarda etkisini kaybedebilmektedir. Bahsedilen bu problemleri çözmek amacıyla Gillespie metodu adıyla bir stokastik yaklaşım önerilmiştir. Deterministik tekniklerden farklı olarak bu yaklaşımda, sistemin dinamikleri kesintili (discrete) ve stokastik Markov sürecine uygun olarak düşünülmektedir. Bu yaklaşım, temel kimyasal denklemi (chemical master equation (CME)) adı verilen olasılık fonksiyonunun zamana bağlı bir diferansiyel denklemine dayanmaktır. CME, RRE’lara göre, özellikle, gerçek reaksiyonların küçük sistem çeşitliliğini açıklama konusunda avantaja sahip olsa da sistemin karmaşıklığı arttıkça analitik çözümlerinin elde edilmesi mümkün olmayabilir. Buna bağlı olarak biyokimyasal sistemleri üretmede, bahsedilen problemi çözmek amacıyla fark

Subject Keywords

Sağlık Bilimleri, Matematik, Biyoinformatik, Biyoinformatik, Biyoinformatik, Uygulamalı Matematik

URI

https://hdl.handle.net/11511/61955

Collections

Department of Statistics, Project and Design