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Data-Driven Modelling of Biological Multi-Scale Processes

时间尺度 计算机科学 比例(比率) 推论 多样性(控制论) 数据科学 人工智能 生态学 量子力学 生物 物理
作者
Jan Hasenauer,Nick Jagiella,Sabrina Hroß,Fabian J. Theis
出处
期刊:Journal of coupled systems and multiscale dynamics [American Scientific Publishers]
卷期号:3 (2): 101-121 被引量:37
标识
DOI:10.1166/jcsmd.2015.1069
摘要

Publishers, 2015 Biological processes involve a variety of spatial and temporal scales. A holistic under- standing of many biological processes therefore requires multi-scale models which capture the relevant properties on all these scales. In this manuscript we review mathematical modelling approaches used to describe the individual spatial scales and how they are integrated into holistic models. We discuss the relation between spatial and temporal scales and the implication of that on multi-scale modelling. Based upon this overview over state-of-the-art modelling approaches, we formulate key challenges in mathemati- cal and computational modelling of biological multi-scale and multi-physics processes. In particular, we considered the availability of analysis tools for multi-scale models and model-based multi-scale data integration. We provide a compact review of methods for model-based data integration and model-based hypothesis testing. Furthermore, novel approaches and recent trends are discussed, including computation time reduction us- ing reduced order and surrogate models, which contribute to the solution of inference problems. We conclude the manuscript by providing a few ideas for the development of tailored multi-scale inference methods.

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