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Dissertação

{en=Simultaneous Estimation of States and Parameters in Metabolic Networks: from Filtering Techniques to Systems Biology} {en=from Filtering Techniques to Systems Biology} EVALUATED

Detalhes: {pt=O objectivo deste trabalho prende-se com a estimação simultânea de estados e parâmetros em redes metabólicas, com recurso a técnicas de filtragem. A via estudada foi a glicólise, para a qual há dados experimentais de NMR em Lactococcus lactis relativos às concentrações de alguns metabolitos. Os métodos utilizados foram Filtro de Kalman Extendido e Filtro de Kalman Unscented, ambos para estimação de estados e parâmetros. A estimação dos parâmetros revelou ser uma tarefa mais complicada, o que se atribui ao facto de serem constantes cujas variações individuais não condicionam fortemente a evolução do sistema. De referir que a variação de um parâmetro poder ser compensada pela variação de outros, mantendo-se a dinâmica do sistema, mas com um conjunto de parâmetros diferente em valor numérico, o que sugere a existência de um problema de identificabilidade associado a este modelo. Através da análise estrutural do sistema, na qual se estudou a sensibilidade deste em relação a cada um dos parâmetros do modelo, pôde ter-se uma ideia a priori de quais seriam os parâmetros mais difíceis de estimar, pelo facto de serem os parâmetros que quando variam o seu valor exercem menor influência no comportamento do sistema ou porque influenciam sobretudo estados que não são directamente medidos. Esta análise permitiu ainda concluir que o sistema é estável na gama de valores considerada para os parâmetros. Em suma, os métodos utilizados revelaram ser adequados ao problema em questão, sendo os resultados promissores para o desenvolvimento de uma linha de investigação nesta direcção., en=The aim of this work is to estimate simultaneously states and parameters in metabolic networks with filtering techniques. The biochemical pathway studied was glycolysis, to which data from NMR experiments in \textit{Lactococcus lactis} of some metabolites concentrations is available. The methods used for both states and parameter estimation were EKF and UKF. The task of parameter estimation reveled to be a harder task, that is justified by the fact that certain parameters are constants whose individual variations do not conditioned the system evolution strongly. It is important to mentioned that for certain parameters their variation can be compensated by other parameters variation, keeping the systems dynamics, but with a different numerical set of parameters, thereby suggesting that this model has an identifiability problem. Based on structural analysis, where the system sensibility of the system was studied in relation to each parameter, one can have an idea about which parameters would be more difficult to estimate, due to the fact that when these parameters change the system behavior does not have large alterations or because these parameters influence more the non directly measured states. This analysis was also important to conclude that the system is stable in the parameter value range considered. As summary, the techniques used reveled to be adequate to the problem in question and the results are promising to an investigation line following this direction.}
Keywords: {pt=Modelos de estado-espaço não-lineares, Filtro de Kalman Extendido, Filtro de Kalman "Unscented", estimação de parâmetros, análise estrutural, redes metabólicas, en=Nonlinear state-space models, Extended Kalman filter, Unscented Kalman filter, parameter estimation, structural analysis, metabolic networks}

Discussão: setembro 14, 2009, 16:0