贝叶斯参数平衡实现动力学参数不确定性鲁棒估计

动力学模型是系统生物学的核心，但来自文献和数据库的酶动力学参数往往不完整、不一致且在不同条件下测量。经典参数平衡有助于推断缺失参数，但常缺乏校准的不确定性、对错误指定的鲁棒性以及来源异质性的显式处理。

本研究开发的贝叶斯参数平衡框架，除了经典高斯公式外，还能强制执行热力学约束，估计完整后验不确定性，并利用留一法交叉验证和后验预测覆盖验证校准。该框架明确处理了来源水平的异质性，提供了更可靠的参数不确定性估计。

这项预印本研究尚未经过同行评审。该方法有望提高系统生物学模型的准确性和可重复性，特别是在整合异质性数据集时。