Dynamic Systems Biology Modeling and Simulation
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Jan 2015, 2015
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dynamic Systems Biology Modeling and Simuation consolidates and unifies classical and contemporary multiscale methodologies for mathematical modeling and computer simulation of dynamic biological systems - from molecular/cellular, organ-system, on up to population levels. The book pedagogy is developed as a well-annotated, systematic tutorial - with clearly spelled-out and unified nomenclature - derived from the author's own modeling efforts, publications and teaching over half a century. Ambiguities in some concepts and tools are clarified and others are rendered more accessible and practical. The latter include novel qualitative theory and methodologies for recognizing dynamical signatures in data using structural (multicompartmental and network) models and graph theory; and analyzing structural and measurement (data) models for quantification feasibility. The level is basic-to-intermediate, with much emphasis on biomodeling from real biodata, for use in real applications. 884 pp. Englisch.…
Codice articolo 9780124104112
- Titolo
- Dynamic Systems Biology Modeling and Simulation
- Autore
- Joseph DiStefano III
- Editore
- Elsevier Science Jan 2015
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0124104118
- ISBN 13
- 9780124104112
- Peso dell'articolo
- 2619 grammi
- Dimensioni
- 282x222x48 mm
Dynamic Systems Biology Modeling and Simuation consolidates and unifies classical and contemporary multiscale methodologies for mathematical modeling and computer simulation of dynamic biological systems from molecular/cellular, organ-system, on up to population levels. The book pedagogy is developed as a well-annotated, systematic tutorial with clearly spelled-out and unified nomenclature derived from the authors own modeling efforts, publications and teaching over half a century. Ambiguities in some concepts and tools are clarified and others are rendered more accessible and practical. The latter include novel qualitative theory and methodologies for recognizing dynamical signatures in data using structural (multicompartmental and network) models and graph theory; and analyzing structural and measurement (data) models for quantification feasibility. The level is basic-to-intermediate, with much emphasis on biomodeling from real biodata, for use in real applications.
- Introductory coverage of core mathematical concepts such as linear and nonlinear differential and difference equations, Laplace transforms, linear algebra, probability, statistics and stochastics topics
- The pertinent biology, biochemistry, biophysics or pharmacology for modeling are provided, to support understanding the amalgam of math modeling? with life sciences
- Strong emphasis on quantifying as well as building and analyzing biomodels: includes methodology and computational tools for parameter identifiability and sensitivity analysis; parameter estimation from real data; model distinguishability and simplification; and practical bioexperiment design and optimization
- Companion website provides solutions and program code for examples and exercises using Matlab, Simulink, VisSim, SimBiology, SAAMII, AMIGO, Copasi and SBML-coded models
- A full set of PowerPoint slides are available from the author for teaching from his textbook. He uses them to teach a 10 week quarter upper division course at UCLA, which meets twice a week, so there are 20 lectures. They can easily be augmented or stretched for a 15 week semester course
- Importantly, the slides are editable, so they can be readily adapted to a lecturers personal style and course content needs. The lectures are based on excerpts from 12 of the first 13 chapters of DSBMS. They are designed to highlight the key course material, as a study guide and structure for students following the full text content
- The complete PowerPoint slide package (~25 MB) can be obtained by instructors (or prospective instructors) by emailing the author directly, at: joed@cs.ucla.edu
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