Identifiability of metabolic resilience from sparse longitudinal metabolomics
Este artículo demuestra que, si bien los datos metabolómicos longitudinales dispersos pueden producir cantidades dinámicas numéricamente estimables, a menudo no logran asegurar su identificabilidad científica, particularmente para las topologías de estabilidad global, estableciendo así una jerarquía de identificabilidad que requiere diseños de muestreo más densos para evitar la sobreinterpretación de observaciones dispersas como evidencia de la dinámica metabólica subyacente.