Uncertainty in Biology (eBook)
IX, 478 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-21296-8 (ISBN)
An Introduction to Uncertainty in the Development of Computational Models of Biological Processes.- Reverse Engineering under Uncertainty.- Probabilistic Computational Causal Discovery for Systems Biology.- Macroscopic Simulation of Individual-Based Stochastic Models for Biological Processes.- The Experimental Side of Parameter Estimation.- Statistical Data Analysis and Modeling.- Optimization in Biology: Parameter Estimation and the Associated Optimization Problem.- Interval Methods.- Model Extension and Model Selection.- Bayesian Model Selection Methods and their Application to Biological ODE Systems.- Sloppiness and the Geometry of Parameter Space.- Modeling and Model Simplification to Facilitate Biological Insights and Predictions.- Sensitivity Analysis by Design of Experiments.- Waves in Spatially-Disordered Neural Fields: a Case Study in Uncertainty Quantification.- X In-silico Models of Trabecular Bone: a Sensitivity Analysis Perspective.- Neuroswarm: a Methodology to Explore the Constraints that Function Imposes on Simulation Parameters in Large-Scale Networks of Biological Neurons.- Prediction Uncertainty Estimation Despite Unidentifiability: an Overview of Recent Developments.- Computational Modeling Under Uncertainty: Challenges and Opportunities.
Erscheint lt. Verlag | 26.10.2015 |
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Reihe/Serie | Studies in Mechanobiology, Tissue Engineering and Biomaterials | Studies in Mechanobiology, Tissue Engineering and Biomaterials |
Zusatzinfo | IX, 478 p. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Medizin / Pharmazie | |
Technik | |
Schlagworte | approximate Bayesian information criterion • Biomedical Processes • Causal modelling • constraint propagation • Model Fitting • Reverse Engineering • Sensitivity Analysis • Simulated annealing • Statistical Inference • statistical predictive modelling • tensor decomposition |
ISBN-10 | 3-319-21296-6 / 3319212966 |
ISBN-13 | 978-3-319-21296-8 / 9783319212968 |
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Größe: 16,7 MB
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