@fcasfer Now, if by evolution you mean in the Darwinian sense, the answer is, in principle, no. Although in some systems things could be inferred from the relations between parameters. You can find a more biology-focused discussion in this paper: https://t

RT @ArticleKls: Universally Sloppy Parameter Sensitivities in Systems Biology Models https://t.co/VKA44ru0Wx

Universally Sloppy Parameter Sensitivities in Systems Biology Models https://t.co/VKA44ru0Wx

Universally Sloppy Parameter Sensitivities in Systems Biology Models https://t.co/NlVNdkGNzC

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

RT @yhimeoka: システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだ…

システム生物学における大きなモデルは、パラメーター値の選び方に関してかなり汎化されているのではないか？という話が2007年に出ていて結構引かれてるんだけど、この研究のその後の発展て詳しい人います？ いまになって読むと、深層学習の平坦性の話に似てそうだけど https://t.co/hCWhzQ1o4q

Bad news from 2007: in a grab bag of sys bio models, parameters are only well-determined along a few axes; the rest are "sloppy". https://t.co/ES7b1pH1vG

@wtgowers And most ODE models fit to real world data have tend to have precise predictions, but very poorly constrained parameters (the eigenvalues of the Hessian at the model minima span many orders of magnitude - https://t.co/gBR2lsdrs9)

I didn't dig up any of our lab's #research today, but my work is based somewhat on this. Be careful when modeling! https://t.co/X3dxnUIkli

"The prevalence of sloppiness suggests that modelers should focus on predictions rather than on parameters" http://t.co/J6vyNmrkYR

@johnmyleswhite http://t.co/VHMdhJ3f6U also sethna's site has a great primer