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Original title:
Efficient Bayesian parameter estimation applied to mechanistic models of gastric cancer signaling
Translated title:
Effiziente Bayesianische Parameterschätzung, angewandt auf mechanistische Modelle der Signalübertragung bei Magenkrebs
Author:
Raimúndez Álvarez, Elba
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Hasenauer, Jan (Prof. Dr.)
Referee:
Hasenauer, Jan (Prof. Dr.); Radde, Nicole (Prof. Dr.); Fuchs, Christiane (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
BIO 110; MAT 022
Abstract:
To study biological processes mathematical models are widely used. These rely on parameters which are often estimated from experimental data. This thesis present (I) a comprehensive ordinary differential equation model for two gastric cancer cell lines, which can predict causal differences between the cell lines, and (II) an efficient method for Bayesian parameter inference, which exploits the structure of the estimation problem by marginalization and enables the calibration for large models.
Translated abstract:
Zur Untersuchung biologischer Prozesse werden häufig mathematische Modelle verwendet. Diese beruhen auf Parametern, die häufig aus experimentellen Daten geschätzt werden. In dieser Arbeit wird (I) ein umfassendes gewöhnliches Differentialgleichungsmodell für zwei Magenkrebs-Zelllinien vorgestellt, das kausale Unterschiede zwischen den Zelllinien vorhersagen kann, und (II) eine effiziente Methode zur Bayesianische Parameterinferenz, die die Struktur des Schätzproblems durch Marginalisierung ausnu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1638632
Date of submission:
17.01.2022
Oral examination:
28.10.2022
File size:
31065284 bytes
Pages:
131
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221028-1638632-1-8
Last change:
29.11.2022
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