Online Publikation - im ZESS - Universität Siegen
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EINLEITUNG 11<br />
D) Modell <strong>im</strong> M3L-Format<br />
- Modelle haben eine Nachbarschaftsbeziehung<br />
- Automatisches Navigieren<br />
<strong>im</strong> Raum der sinnvollen<br />
Modelle<br />
- Modelldiskr<strong>im</strong>inierung ist<br />
Ein hochd<strong>im</strong>ensionales<br />
diskret- kontinuierliches<br />
Opt<strong>im</strong>ierungsproblem<br />
- XML-basiertes an SBML angelehntes Format zum<br />
Speichern metabolischer Netzwerke<br />
- Netzwerkstruktur erweitert durch kintische Informationen<br />
- Metabolite können durch geglättete Messdaten<br />
ersetzt werden<br />
- Modellvarianten ermöglichen mehrere ähnliche<br />
Modelle in einer Beschreibung zu halten<br />
XML Import<br />
G) Grid Computing<br />
E) Modell Familie<br />
Kinetische<br />
Varianten<br />
umax umax umax<br />
Netzwerk<br />
Varianten<br />
K =<br />
I 00 00 00<br />
S<br />
S+KS S+KS S+KS<br />
S S T<br />
S+KS+S/K<br />
2<br />
S S T<br />
umax<br />
S+KS+S/K I<br />
S+KS T+KT<br />
2<br />
S S T<br />
umax<br />
S+KS+S/K I<br />
S+KS T+KT<br />
2<br />
umax<br />
I<br />
S+KS T+KT<br />
K T =0<br />
umax umax umax<br />
umax umax umax<br />
K T =0<br />
8<br />
S T K =<br />
2<br />
I 00<br />
2<br />
I = 00<br />
2<br />
I = 00<br />
S+K S+S/K I T+K T<br />
MMT2<br />
Generator<br />
XML<br />
Parser<br />
M3L<br />
Interpreter<br />
Metabolic<br />
Network<br />
Analyzer<br />
- Modellvarianten können durch<br />
Angabe von kinetischen- und<br />
Netzwerkvarianten spezifiziert<br />
werden<br />
- Spezialisierungs- und Verallgemeinerungsrelationen<br />
werden <strong>im</strong> XML-File<br />
gespeichert<br />
F) Generator<br />
Source-Code<br />
Generator<br />
Elementary<br />
x<br />
<br />
N v(<br />
, xModes<br />
)<br />
Network<br />
Splines Structure<br />
MMT2<br />
S<strong>im</strong>ulator<br />
Parameteranpassung<br />
(Sensitivitäten)<br />
Netzwerkstruktur<br />
G Splines<br />
G<br />
Elementarmoden<br />
G<br />
ADOL-C G<br />
Messdaten<br />
G<br />
ODE-Löser<br />
Crit<br />
(LSODA)<br />
- C Quelltextgenerierung für high perfor-<br />
mance computing<br />
- Generierter S<strong>im</strong>ulator enthält alle<br />
Varianten des Modells und kann durch<br />
ein externes Interface (z. B. Matlab)<br />
parametrisiert werden<br />
- Automatisches Differenzieren zur<br />
Sensitivitätsanalyse<br />
- Hochopt<strong>im</strong>ierte S<strong>im</strong>ulation und<br />
Opt<strong>im</strong>ierung<br />
- Verteilte Parameteranpassung der<br />
einzelnen Modelle auf einem<br />
Compute-Cluser<br />
- Einrichtung zum Grid-Computing an der Univ. <strong>Siegen</strong><br />
mit 256 AMD 64 Opteron Prozessoren<br />
Abbildung 1.3: Grundlegende Vorgehensweise bei der exper<strong>im</strong>entellen Modellbildung<br />
und auch Leitfaden für die Struktur dieser Arbeit.<br />
Remote<br />
Invokation<br />
Interface<br />
Matlab API<br />
( Mex)<br />
Kommandozeile
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