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Page de résumé pour ULgetd-01052011-160351

Auteur : Fey, Dirk
E-mail de l'auteur : Dirk.Fey@ulg.ac.be
URN : ULgetd-01052011-160351
Langue : Anglais/English
Titre : Parameter identification for biological models / Identification de paramètres de modèles biologiques
Intitulé du diplôme : Doctorat en sciences de l'ingénieur
Département : FSA - Département d'électricité, électronique et informatique
Jury :
Nom : Titre :
Bastogne, Thierry Membre du jury/Committee Member
Bullinger, Eric Membre du jury/Committee Member
Commins, Sean Membre du jury/Committee Member
Ernst, Damien Membre du jury/Committee Member
Findeisen, Rolf Membre du jury/Committee Member
Toye, Dominique Membre du jury/Committee Member
Wehenkel, Louis Président du jury/Committee Chair
Sepulchre, Rodolphe Promoteur/Director
Mots-clés :
  • systems biology/dynamic modelling/parameter estimation/nonlinear observers/semidefinite programming/
Date de soutenance : 2011-03-31
Type d'accès : Public/Internet
Résumé :

This thesis concerns the identification of dynamic models in systems biology.

and is structured into two parts.

Both parts concern building dynamic models from observed data, but are quite different in perspective, rationale and mathematics.

The first part considers the development of novel identification techniques that are particularly tailored to (molecular) biology and considers two approaches. The first approach reformulates the parameter estimation problem as a feasibility problem. This reformulation allows the invalidation of models by analysing entire parameter regions. The second approach utilises nonlinear observers and a transformation of the model equations into parameter free coordinates. The parameter free coordinates allow the design of a globally convergent observer, which in turn estimates the parameter values, and further, allows to identify modelling errors or unknown inputs/influences. Both approaches are bottom up approaches that require a mechanistic understanding of the underlying processes (in terms of a biochemical reaction network) leading to complex nonlinear models.

The second part is an example of what can be done with classical, well developed tools from systems identification when applied to hitherto unattended problems.In particular, part two of my thesis develops a modelling framework for rat movements in an experimental setup that it widely used to study learning and memory.The approach is a top down approach that is data driven resulting in simple linear models.

Autre version :
Fichiers :
Nom du fichier Taille Temps de chargement évalué (HH:MI:SS)
Modem 56K ADSL
[Public/Internet] main5.pdf 2.47 Mb 00:05:52 00:00:13

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