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GenSSI 2.0: multi-experiment structural identifiability analysis of SBML models

机译:Genssi 2.0:SBML模型的多实验结构可识别性分析

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摘要

Motivation: Mathematical modeling using ordinary differential equations is used in systems biology to improve the understanding of dynamic biological processes. The parameters of ordinary differential equation models are usually estimated from experimental data. To analyze a priori the uniqueness of the solution of the estimation problem, structural identifiability analysis methods have been developed.
机译:动机:使用普通微分方程的数学建模用于系统生物学,以改善对动态生物过程的理解。 通常从实验数据估计常微分方程模型的参数。 为了分析估计问题解决方案的优势,已经开发了结构可识别性分析方法。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2018年第8期|共3页
  • 作者单位

    Ludwig Maximilians Univ Munchen Fac Phys D-80539 Munich Germany;

    Helmholtz Zentrum Munchen Inst Computat Biol D-85764 Munich Germany;

    Univ Santiago de Compostela Technol Inst Ind Math Santiago De Compostela 15782 Spain;

    IIM CSIC Spanish Natl Res Council Bio Proc Engn Grp Vigo 36208 Spain;

    IIM CSIC Spanish Natl Res Council Bio Proc Engn Grp Vigo 36208 Spain;

    Helmholtz Zentrum Munchen Inst Computat Biol D-85764 Munich Germany;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学(生物技术);
  • 关键词

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