mycoreobjectrosdok_disshab_0000000272rosdok_disshab_0000000272rosdokdisshabrosdok_derivate_00000039282023-08-08T10:01:04.806Z2009-07-15T14:26:15.400Zadministratorpublished1rosdok_derivate_0000003928truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id00000511604743149MODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift13863811XMukhtarUllah1975-VerfasserInautStochastic Modelling of Subcellular Biochemical SystemsenProf.OlafWolkenhauerAkademischeR BetreuerIndgsProf.HanspeterHerzelAkademischeR BetreuerIndgsProf.VolkmarLiebscherAkademischeR BetreuerIndgs2147083-2Universität RostockMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00000511http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511urn:nbn:de:gbv:28-diss2009-0128-8510 Mathematik570 Biowissenschaften, BiologieMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2009monographic20092009Universitätsbibliothek RostockRostock20092009Stochastic approaches are needed for modelling many cellular processes to capture noise effects. The difficulty of solving the chemical master equation, the most common formulation of stochastic models, is circumvented by stochastic simulations and analytical approximations. The central theme here is one such approximation, the two-moment approximation (2MA) which represents the mean-covariance coupling. Our 2MA formulation allows non-elementary reactions and relative concentrations. The approach is applied to the fission yeast cell cycle model. The analytical model reproduces the relevant experimental data.Die Modellierung zellulärer Prozesse erfordert oft die Anwendung von stochastischen Methoden. Das Problem, die master equation für biochemische Systeme zu lösen kann auf zweierlei Weise umgangen werden. Entweder durch stochastische Simulationen oder durch analytische Approximation. Das Herzstück hier ist die Entwicklung einer solchen Approximation, der zwei-Momenten Approximation, welcher die Verknüpfung von Mittelwert und Kovarianz repräsentiert und es erlaubt Modelle mit nicht elementaren Reaktionen sowie relativen Konzentrationen zu analysieren. Dieser neue Ansatz , angewandt auf ein anerkanntes Modell des Zellzyklus in der Bäckerhefe, reproduziert vorhandene experimentell Daten.stochastic modellingMarkov processcell cyclemeancovarianceStochastisches ModellMarkovketteZellzyklusMittelwertKovarianzUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511doctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisrfc5646:enrfc5646:enEnglischEnglishengengSDNB:510SDNB:510510 Mathematik510 MathematicsSDNB:570SDNB:570570 Biowissenschaften, Biologie570 Life scienceinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.mnfinstitution:unirostock.mnfMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätFaculty of Mathematics and Natural SciencesUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMathematisch-Natur-<br />wissenschaftliche FakultätUni.Rostock.Fakultaet.MNFhttp://d-nb.info/gnd/2147083-2accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2licenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/Stochastic Modelling of Subcellular Biochemical SystemsStochastic Modelling of Subcellular Biochemical Systemsgnd:13863811Xgnd:2147083-2gnd:13863811Xgnd:2147083-2rosdok_disshab_0000000272-d1997831e39gnd:13863811XMukhtar UllahMukhtar Ullahrosdok_disshab_0000000272-d1997831e60Prof. Olaf WolkenhauerProf. Olaf Wolkenhauerrosdok_disshab_0000000272-d1997831e72Prof. Hanspeter HerzelProf. Hanspeter Herzelrosdok_disshab_0000000272-d1997831e84Prof. Volkmar LiebscherProf. Volkmar Liebscherrosdok_disshab_0000000272-d1997831e97gnd:2147083-2Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahProf. Olaf WolkenhauerProf. Hanspeter HerzelProf. Volkmar LiebscherUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahProf. Olaf WolkenhauerProf. Hanspeter HerzelProf. Volkmar LiebscherUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00000511http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511urn:nbn:de:gbv:28-diss2009-0128-8stochastic modellingMarkov processcell cyclemeancovarianceStochastisches ModellMarkovketteZellzyklusMittelwertKovarianzStochastic approaches are needed for modelling many cellular processes to capture noise effects. The difficulty of solving the chemical master equation, the most common formulation of stochastic models, is circumvented by stochastic simulations and analytical approximations. The central theme here is one such approximation, the two-moment approximation (2MA) which represents the mean-covariance coupling. Our 2MA formulation allows non-elementary reactions and relative concentrations. The approach is applied to the fission yeast cell cycle model. The analytical model reproduces the relevant experimental data.Die Modellierung zellulärer Prozesse erfordert oft die Anwendung von stochastischen Methoden. Das Problem, die master equation für biochemische Systeme zu lösen kann auf zweierlei Weise umgangen werden. Entweder durch stochastische Simulationen oder durch analytische Approximation. Das Herzstück hier ist die Entwicklung einer solchen Approximation, der zwei-Momenten Approximation, welcher die Verknüpfung von Mittelwert und Kovarianz repräsentiert und es erlaubt Modelle mit nicht elementaren Reaktionen sowie relativen Konzentrationen zu analysieren. 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The difficulty of solving the chemical master equation, the most common formulation of stochastic models, is circumvented by stochastic simulations and analytical approximations. The central theme here is one such approximation, the two-moment approximation (2MA) which represents the mean-covariance coupling. Our 2MA formulation allows non-elementary reactions and relative concentrations. The approach is applied to the fission yeast cell cycle model. The analytical model reproduces the relevant experimental data.Die Modellierung zellulärer Prozesse erfordert oft die Anwendung von stochastischen Methoden. Das Problem, die master equation für biochemische Systeme zu lösen kann auf zweierlei Weise umgangen werden. Entweder durch stochastische Simulationen oder durch analytische Approximation. 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Dieser neue Ansatz , angewandt auf ein anerkanntes Modell des Zellzyklus in der Bäckerhefe, reproduziert vorhandene experimentell Daten.stochastic modellingMarkov processcell cyclemeancovarianceStochastisches ModellMarkovketteZellzyklusMittelwertKovarianzUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511 2009-07-15T14:26:15.400Z 2023-08-08T10:01:04.806Z 2023-08-18T10:01:04.812Z {"identifier":"rosdok/id00000511","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2018-06-30T12:39:20.362Z"} {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2018-06-30T12:39:20.509Z","registered":"2018-06-30T12:39:20.509Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00000511","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2018-06-30T12:39:21.813Z","registered":"2018-06-30T12:39:21.813Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-diss2009-0128-8","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2018-06-30T12:39:20.367Z","registered":"2009-07-22T02:25:51.210Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000000272/rosdok_derivate_0000003928/Dissertation_Ullah_2009.pdfStochastic Modelling of Subcellular Biochemical SystemsStochastic Modelling of Subcellular Biochemical Systemsgnd:13863811Xgnd:2147083-2gnd:13863811Xgnd:2147083-2rosdok_disshab_0000000272-d1997831e39gnd:13863811XMukhtar UllahMukhtar Ullahrosdok_disshab_0000000272-d1997831e60Prof. Olaf WolkenhauerProf. Olaf Wolkenhauerrosdok_disshab_0000000272-d1997831e72Prof. Hanspeter HerzelProf. Hanspeter Herzelrosdok_disshab_0000000272-d1997831e84Prof. Volkmar LiebscherProf. Volkmar Liebscherrosdok_disshab_0000000272-d1997831e97gnd:2147083-2Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahProf. Olaf WolkenhauerProf. Hanspeter HerzelProf. Volkmar LiebscherUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahProf. Olaf WolkenhauerProf. Hanspeter HerzelProf. Volkmar LiebscherUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMukhtar UllahRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00000511http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00000511urn:nbn:de:gbv:28-diss2009-0128-8stochastic modellingMarkov processcell cyclemeancovarianceStochastisches ModellMarkovketteZellzyklusMittelwertKovarianzStochastic approaches are needed for modelling many cellular processes to capture noise effects. 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