En el ámbito de la biología celular, las dinámicas estocásticas con crecimiento representan un desafío a la hora de inferir modelos biológicos realistas a partir de datos transversales. La tecnología actual ofrece mediciones genómicas de alta velocidad a nivel de células individuales, permitiendo comprender los procesos que determinan su destino.
Sin embargo, las tecnologías de datos omics son inherentemente destructivas y solo permiten mediciones transversales de un sistema dinámico estocástico subyacente. Además, las células pueden dividirse, morir o cambiar su estado molecular, lo que complica aún más la inferencia de modelos biológicos precisos.
Para abordar este desafío, se ha desarrollado un enfoque novedoso llamado inferencia de flujo de probabilidad desequilibrado. Este método, basado en una formulación lagrangiana de la ecuación de Fokker-Planck, logra separar con precisión la deriva del ruido intrínseco y el crecimiento en procesos biológicos modelados como dinámicas estocásticas con crecimiento.
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