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 ausnutzt und die Kalibrierung für große Modelle ermöglicht.     «

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...     »