Stochastic biochemical kinetics; Chemical Reaction Networks; Mesoscopic modelling of biological processes; Chemical Master Equation; Moment Equations; Parameter Estimation
TU-Systematik:
BIO 110d; MAT 022d
Kurzfassung:
This thesis aims to establish robust, reliable and feasible mesoscopic approximative methods that can be used in the formalism of systems biology to learn about the underlying mechanisms of stochastic biochemical processes. One of the main contributions of this work is proposing a model reduction, based on the topological structure of the reaction network, that enables mesoscopic modelling of large-scale biological processes. In addition, a simulation platform was developed as a part of this thesis which enables efficient simulation and comprehensive comparisons across a broad range of modelling approaches.
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This thesis aims to establish robust, reliable and feasible mesoscopic approximative methods that can be used in the formalism of systems biology to learn about the underlying mechanisms of stochastic biochemical processes. One of the main contributions of this work is proposing a model reduction, based on the topological structure of the reaction network, that enables mesoscopic modelling of large-scale biological processes. In addition, a simulation platform was developed as a part of this the...
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Übersetzte Kurzfassung:
Ziel dieser Dissertation ist es, zugleich robuste, zuverlässige und realisierbare mesoskopische Näherungsverfahren zu schaffen. Diese können auf biochemische Systeme angewendet werden, um mehr über ihre stochastische Natur zu lernen. Einer der Hauptbeiträge dieser Arbeit ist die Ausarbeitung einer Modell-Reduktion, die auf der topologischen Struktur des Reaktionsnetzwerks basiert. Sie ermöglicht eine mesoskopische Modellierung von umfangreichen biologischen Prozessen. Des Weiteren wurde eine Simulations-Plattform als Teil dieser Arbeit entwickelt, die numerisch-effiziente Rechnungen gewährleistet und umfassende Vergleiche zwischen verschiedenen Modellierungsansätzen ermöglicht.
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Ziel dieser Dissertation ist es, zugleich robuste, zuverlässige und realisierbare mesoskopische Näherungsverfahren zu schaffen. Diese können auf biochemische Systeme angewendet werden, um mehr über ihre stochastische Natur zu lernen. Einer der Hauptbeiträge dieser Arbeit ist die Ausarbeitung einer Modell-Reduktion, die auf der topologischen Struktur des Reaktionsnetzwerks basiert. Sie ermöglicht eine mesoskopische Modellierung von umfangreichen biologischen Prozessen. Des Weiteren wurde eine Sim...
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