Set-based multi-scale modeling and analysis signal transduction pathways [article]

Nadine Rudolph, Fred Schaper, Rolf Findeisen, Martin-Luther Universität, Universitäts- Und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
2020
Die mathematische Modellierung and Untersuchung biologischer Systeme zusammen mit quantitativen biochemischen und zellbiologischen Analysen erlauben tiefe Einblicke in komplexe molekularer Zusammenhänge innerhalb eines biologischen Systems. Mathematische Modelle werden vermehrt für die Entwicklung neuer, patientenspezifischer Interventionsstrategien genutzt. Die Erstellung mathematischer Modelle zur Untersuchung komplexer molekularer Mechanismen birgt zahlreiche Herausforderungen. Oftmals sind
more » ... ngen. Oftmals sind nur limitierende Informationen über die molekularen Mechanismen vorhanden. Dies führt dazu, dass eine Vielzahl an Hypothesen existieren, welche anhand experimenteller Daten validiert werden müssen. Dies ist oftmals nicht einfach, da experimentelle Daten häufig große Fehlerabweichungen aufweisen. Des Weiteren sind die zugrundeliegenden kinetischen Parameter, welche die Reaktionsgeschwindigkeiten der betrachteten Mechanismen beschreiben, meistens unbekannt, so dass oftmals nur Unsicherheitsintervalle angegeben werden können. Die Prädiktionsmöglichkeiten eines mathematischen Modells hängen stark von diesen unsicheren und unbekannten Parametern ab. Schließlich spannen die zu untersuchenden biologischen Prozesse oftmals mehrere Zeitskalen, von Sekunden über Minuten zu Tagen. Diese Mehrskaligkeit erfordert, dass verschiedene Datensätze innerhalb eines Modells miteinander verbunden und interpretiert werden müssen. Wir verwenden in dieser Arbeit einen mengenbasierten Ansatz. Mengenbasierte Schätzmethoden erlauben es, einige der genannten Herausforderungen zu bewältigen, da sie endliche, unsichere Mengen der Parameter, Zustände und Messdaten betrachten. Wir präsentieren zunächst Erweiterungen des verwendeten mengenbasierten Ansatzes. Wir entwickeln eine Methode für die Schätzung innerer Parametermengen, welche auf der Invertierung des Problems für die Schätzung äußerer Parametermengen besteht unter Verwendung einer gemischt-ganzzahligen linearen Programmierung. Danach stellen wir einen auf Bilevel-Optimierung gestützten, mengenbasie [...]
doi:10.25673/32467 fatcat:5ir6ks7cjrf2no3dk5xbsfum5a