ML-Space: hybrid spatial Gillespie and Brownian motion simulation at multiple levels, and a rule-based description language

Computer simulations of biological cells as well-stirred systems are well established but neglect the spatial distribution of key actors. In this thesis, a simulation algorithm "ML-Space" for spatial models with dynamic hierarchies is presented. It combines stochastic spatial algorithms in discretized space with individual particles moving in continuous space that have spatial extensions and can contain other particles. For formal descriptions of the systems to be simulated spatially, ML-Space provides a rule-based specification language.Computersimulationen mikrobiologischer Prozesse, bei denen eine homogene Verteilung der Akteure einer Zelle angenommen wird, sind gut etabliert. In dieser Arbeit wird ein räumlicher Simulationsalgorithmus "ML-Space" für Mehrebenenmodelle vorgestellt, der auch dynamische Hierarchien abdeckt. Er vereint stochastische räumliche Algorithmen in diskretisiertem Raum mit individuellen Partikeln mit kontinuierlichen Koordinaten, die andere Partikel enthalten können. Zur formalen Beschreibung der räumlich zu simulierenden Systeme bietet ML-Space eine regelbasierte Modellierungssprache

Toward composing variable structure models and their interfaces: a case of intensional coupling definitions

In this thesis, we investigate a combination of traditional component-based and variable structure modeling. The focus is on a structural consistent specification of couplings in modular, hierarchical models with a variable structure. For this, we exploitintensional definitions, as known from logic, and introduce a novel intensional coupling definition, which allows a concise yet expressive specification of complex communication and interaction patterns in static as well as variable structure models, without the need to worryabout structural consistency.In der Arbeit untersuchen wir ein Zusammenbringen von klassischer komponenten-basierter und variabler Strukturmodellierung. Der Fokus liegt dabei auf der Spezifikation von strukturkonsistenten Kopplungen in modular-hierarchischen Modellen mit einer variablen Struktur. Dafür nutzen wir intensionale Definitionen, wie sie aus der Logik bekannt sind, und führen ein neuartiges Konzept von intensionalen Kopplungen ein, welches kompakte gleichzeitig ausdrucksstarke Spezifikationen von komplexen Kommunikations- und Interaktionsmuster in statischen und variablen Strukturmodellen erlaubt

Toward Accessible Multilevel Modeling in Systems Biology: A Rule-based Language Concept

Promoted by advanced experimental techniques for obtaining high-quality data and the steadily accumulating knowledge about the complexity of life, modeling biological systems at multiple interrelated levels of organization attracts more and more attention recently. Current approaches for modeling multilevel systems typically lack an accessible formal modeling language or have major limitations with respect to expressiveness. The aim of this thesis is to provide a comprehensive discussion on associated problems and needs and to propose a concrete solution addressing them