Data-driven robust and efficient mathematical modeling of biochemical processes
Translated title:
Datengetriebene robuste und effiziente mathematische Modellierung von biochemischen Prozessen
Author:
Loos, Carolin
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Mathematik
Advisor:
Hasenauer, Jan (Dr.)
Referee:
Hasenauer, Jan (Dr.); Junge, Oliver (Prof. Dr.); Baker, Ruth (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
BIO 110d; MAT 022d
Abstract:
Mathematical models are widely used to study biological processes by calibrating and comparing the models to experimental data. In this thesis, we provided methods for the robust and computationally efficient calibration of ordinary differential equation models. For this, we employed heavier tailed distribution assumptions for the measurement noise and exploited the structure of the underlying optimization problem. Moreover, we proposed a model for heterogeneous cell populations which is able to mechanistically describe and predict latent sources of cellular variability.
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Mathematical models are widely used to study biological processes by calibrating and comparing the models to experimental data. In this thesis, we provided methods for the robust and computationally efficient calibration of ordinary differential equation models. For this, we employed heavier tailed distribution assumptions for the measurement noise and exploited the structure of the underlying optimization problem. Moreover, we proposed a model for heterogeneous cell populations which is able to...
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Translated abstract:
Mathematische Modelle werden oft genutzt um biologische Prozesse zu untersuchen, indem Modelle an experimentelle Daten angepasst und verglichen werden. In dieser Arbeit stellen wir Methoden bereit um gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle robust und recheneffizient zu kalibrieren. Dafür verwenden wir Verteilungen mit schwereren Rändern für das Messrauschen und nutzen die Struktur des zugrundeliegenden Optimierungsproblems aus. Darüber hinaus führen wir ein Modell für heterogene Zellpopulationen ein, welches in der Lage ist verborgene Quellen von zellulärer Variabilität mechanistisch zu beschreiben und vorherzusagen.
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Mathematische Modelle werden oft genutzt um biologische Prozesse zu untersuchen, indem Modelle an experimentelle Daten angepasst und verglichen werden. In dieser Arbeit stellen wir Methoden bereit um gewöhnliche Differentialgleichungsmodelle robust und recheneffizient zu kalibrieren. Dafür verwenden wir Verteilungen mit schwereren Rändern für das Messrauschen und nutzen die Struktur des zugrundeliegenden Optimierungsproblems aus. Darüber hinaus führen wir ein Modell für heterogene Zellpopulation...
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