Zusammenfassung
Die Modellkalibierung versucht experimentelle Daten und Ergebnisse aus Simulationsrechnungen zur Deckung zu bringen. In der Regel läßt sich diese Aufgabe über eine Optimierung lösen wobei man die Struktur des Modells nicht verändert, sondern nur die kinetischen Parameter variiert. Sind die Systeme stark nichtlinear in Bezug auf die Parameter, so müssen numerische Verfahren angewendet werden. In den folgenden Abschnitten soll nicht so sehr die Optimierung im Vordergrund stehen, als vielmehr die Qualität der Schätzung und die Güte der ermittelten Parameter. In der Systembiologie liegen die Messdaten in der Regel nur mit großen Unsicherheiten vor. Aus diesem Grund ist das Wissen um die Unsicherheiten der Parameter, die damit geschätzt werden, um so wichtiger.
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Kremling, A. (2012). Modellkalibrierung und Versuchsplanung. In: Kompendium Systembiologie. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-8607-1_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-8348-8607-1_4
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