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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Alamoudi, Emad [VerfasserIn]   i
 Schälte, Yannik [VerfasserIn]   i
 Müller, Robert [VerfasserIn]   i
 Starruß, Jörn [VerfasserIn]   i
 Bundgaard, Nils [VerfasserIn]   i
 Graw, Frederik [VerfasserIn]   i
 Brusch, Lutz [VerfasserIn]   i
 Hasenauer, Jan [VerfasserIn]   i
Titel:FitMultiCell
Titelzusatz:simulating and parameterizing computational models of multi-scale and multi-cellular processes
Verf.angabe:Emad Alamoudi, Yannik Schälte, Robert Müller, Jörn Starruß, Nils Bundgaard, Frederik Graw, Lutz Brusch, Jan Hasenauer
E-Jahr:2023
Jahr:November 2023
Umfang:10 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Veröffentlicht: 08. November 2023 ; Gesehen am 21.08.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Bioinformatics
Ort Quelle:Oxford : Oxford Univ. Press, 1998
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:39(2023), 11 vom: Nov., Artikel-ID btad674, Seite 1-10
ISSN Quelle:1367-4811
Abstract:Biological tissues are dynamic and highly organized. Multi-scale models are helpful tools to analyse and understand the processes determining tissue dynamics. These models usually depend on parameters that need to be inferred from experimental data to achieve a quantitative understanding, to predict the response to perturbations, and to evaluate competing hypotheses. However, even advanced inference approaches such as approximate Bayesian computation (ABC) are difficult to apply due to the computational complexity of the simulation of multi-scale models. Thus, there is a need for a scalable pipeline for modeling, simulating, and parameterizing multi-scale models of multi-cellular processes.Here, we present FitMultiCell, a computationally efficient and user-friendly open-source pipeline that can handle the full workflow of modeling, simulating, and parameterizing for multi-scale models of multi-cellular processes. The pipeline is modular and integrates the modeling and simulation tool Morpheus and the statistical inference tool pyABC. The easy integration of high-performance infrastructure allows to scale to computationally expensive problems. The introduction of a novel standard for the formulation of parameter inference problems for multi-scale models additionally ensures reproducibility and reusability. By applying the pipeline to multiple biological problems, we demonstrate its broad applicability, which will benefit in particular image-based systems biology.FitMultiCell is available open-source at https://gitlab.com/fitmulticell/fit.
DOI:doi:10.1093/bioinformatics/btad674
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad674
 DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad674
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1899287612
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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