Approximation methods for stochastic petri nets

Stochastic Marked Graphs are a concurrent decision free formalism provided with a powerful synchronization mechanism generalizing conventional Fork Join Queueing Networks. In some particular cases the analysis of the throughput can be done analytically. Otherwise the analysis suffers from the classical state explosion problem. Embedded in the divide and conquer paradigm, approximation techniques are introduced for the analysis of stochastic marked graphs and Macroplace/Macrotransition-nets (MPMT-nets), a new subclass introduced herein. MPMT-nets are a subclass of Petri nets that allow limited choice, concurrency and sharing of resources. The modeling power of MPMT is much larger than that of marked graphs, e.g., MPMT-nets can model manufacturing flow lines with unreliable machines and dataflow graphs where choice and synchronization occur. The basic idea leads to the notion of a cut to split the original net system into two subnets. The cuts lead to two aggregated net systems where one of the subnets is reduced to a single transition. A further reduction leads to a basic skeleton. The generalization of the idea leads to multiple cuts, where single cuts can be applied recursively leading to a hierarchical decomposition. Based on the decomposition, a response time approximation technique for the performance analysis is introduced. Also, delay equivalence, which has previously been introduced in the context of marked graphs by Woodside et al., Marie's method and flow equivalent aggregation are applied to the aggregated net systems. The experimental results show that response time approximation converges quickly and shows reasonable accuracy in most cases. The convergence of Marie's method and flow equivalent aggregation are applied to the aggregated net systems. The experimental results show that response time approximation converges quickly and shows reasonable accuracy in most cases. The convergence of Marie's is slower, but the accuracy is generally better. Delay equivalence often fails to converge, while flow equivalent aggregation can lead to potentially bad results if a strong dependence of the mean completion time on the interarrival process exists

Safety and Reliability - Safe Societies in a Changing World

The contributions cover a wide range of methodologies and application areas for safety and reliability that contribute to safe societies in a changing world. These methodologies and applications include: - foundations of risk and reliability assessment and management - mathematical methods in reliability and safety - risk assessment - risk management - system reliability - uncertainty analysis - digitalization and big data - prognostics and system health management - occupational safety - accident and incident modeling - maintenance modeling and applications - simulation for safety and reliability analysis - dynamic risk and barrier management - organizational factors and safety culture - human factors and human reliability - resilience engineering - structural reliability - natural hazards - security - economic analysis in risk managemen

Modulation der DNA-Mechanik durch Methylierung und Transkriptionsfaktoren

Genregulation gibt der Zelle die Kontrolle über Struktur und Funktion, und ist die Basis für zelluläre Differenzierung, Morphogenese und die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit von jedem Organismus. Um zu begreifen, wie eine Zelle ihre Funktion organisiert und wie sich ganz individuelle Organismen ausbilden, obwohl die gleichen genetischen Informationen vorhanden sind, muss man die Regulation der Genexpression im Detail verstehen. Diese Regulation wirkt an verschiedenen Stellen der Genexpression und besteht aus einer Vielzahl von komplexen Prozessen, die untereinander verbunden sind. Somit ist das Verständnis der zugrundeliegenden molekularen Mechanismen und ihres Zusammenspiels für Biologie und Biophysik von großer Bedeutung. Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Wechselwirkungen und Wechselwirkungskräften zwischen Biomolekülen, die an der Genregulation und der Epigenetik, auf der Ebene der Transkription beteiligt sind. Insbesondere konnten Protein-DNA-Wechselwirkungen und der Einfluss epigenetischer DNA-Modifikationen quantifiziert werden. Für die Messungen wurde ein molekularer Kraftsensor und als dessen Erweiterung ein molekularer Analog-Digital-Wandler entwickelt. Diese molekularen Sensoren ermöglichen die direkte Messung der Wechsel- wirkungskräfte zwischen DNA und Liganden. Mit dem molekularen Kraftsensor können außerdem hochparallel Messungen durchgeführt werden, wobei durch den symmetrischen, molekularen Aufbau zudem eine sehr hohe Sensitivität erreicht wird. Die Verwendung dieser Methode ermöglichte es, den Einfluss der epigenetisch modifizierten Basen Methylcytosin und Hydroxymethylcytosin („5. und 6. Base der DNA“) auf die mechanische Stabilität der DNA- Doppelhelix zu untersuchen. Es wird gezeigt, dass mit dem aus DNA-Oligomeren aufgebauten molekularen Kraftsensor Protein-DNA-Wechselwirkungen detektiert und deren Dissoziationskonstanten bestimmt werden können. Unter anderem wird die Wechselwirkung der Endonuklease EcoRI mit ihrer DNA- Erkennungssequenz quantifiziert. Hierfür wurden molekulare Kraftsensoren in Zipper- und Scher-Geometrie entworfen. Bei dem neu entwickelten Aufbau des Kraftsensors mit integriertem Förster-Resonanzenergietransfer-Farbstoffpaar genügt schon eine Fläche von 25 !m2, um die Stärke von Ligand-DNA-Wechselwirkungen bestimmen zu können. Diese Fläche liegt deutlich unterhalb der Messfleckgröße aktueller DNA-Mikroarrays. Damit erfüllt der molekulare Kraftsensor bezüglich der Messfleckdichte die Voraussetzung für moderne Hochdurchsatz- Methoden. In einem zweiten Schritt wird der molekulare Kraftsensor zu einem „molekularen Analog- Digital-Wandler“ erweitert. In Analogie zum elektronischen Flash-Analog-Digital-Wandler, bei dem mehrere Komparatoren mit unterschiedlichen Referenzschaltungen parallel geschaltet sind, werden beim molekularen Analog-Digital-Wandler parallel räumlich getrennte, molekulare Kraftsensoren mit unterschiedlich stabilen Referenz-Wechselwirkungen zur Bestimmung einer unbekannten molekularen Wechselwirkung verwendet. Durch eine Kompensationsmessung wird dann die Kraft von Ligand-DNA-Wechselwirkungen bestimmt. Es werden die Wechsel- wirkungen eines Pyrrol-Imidazol Hairpin-Polyamides, der Endonuklease EcoRI und des Transkriptionsfaktors p53 zur jeweiligen DNA-Erkennungssequenz vermessen. Eine hoch- parallele Version mit Messfleckgrößen mit einem Durchmesser von minimal 15 !m konnte realisiert werden. Abgeleitet vom Bell-Evans-Modell wurde ein analytisches Modell zur Beschreibung des molekularen Analog-Digital-Wandlers entwickelt. Neben den Protein-DNA-Wechselwirkungen werden die epigenetisch modifizierten DNA- Basen Methylcytosin (mC) und Hydroxymethylcytosin (hmC) untersucht. Es wird der Nachweis erbracht, dass sich die mechanische Stabilität der DNA-Doppelhelix bei Separation in zwei Einzelstränge in beiden Fällen signifikant um mehrere Pikonewton ändert. Die Stärke des Effekts ist abhängig von der DNA-Sequenz und der Richtung der angelegten Kraft. Durch Einzelmolekül-Kraftspektroskopie wird eine Reduzierung der Potentialweite durch mC aufgezeigt. Außerdem konnte mit Hilfe von Molekulardynamik-Simulationen der Effekt für mC und teilweise auch für hmC auf molekularer Ebene aufgeklärt werden. Es wird ein Modell entwickelt, das erklärt, wie dieser Effekt einen Einfluss auf die Genregulation ausüben kann

Developing a framework for semi-automated rule-based modelling for neuroscience research

Dynamic modelling has significantly improved our understanding of the complex molecular mechanisms underpinning neurobiological processes. The detailed mechanistic insights these models offer depend on the availability of a diverse range of experimental observations. Despite the huge increase in biomolecular data generation from novel high-throughput technologies and extensive research in bioinformatics and dynamical modelling, efficient creation of accurate dynamical models remains highly challenging. To study this problem, three perspectives are considered: comparison of modelling methods, prioritisation of results and analysis of primary data sets. Firstly, I compare two models of the DARPP-32 signalling network: a classically defined model with ordinary differential equations (ODE) and its equivalent, defined using a novel rule-based (RB) paradigm. The RB model recapitulates the results of the ODE model, but offers a more expressive and flexible syntax that can efficiently handle the “combinatorial complexity” commonly found in signalling networks, and allows ready access to fine-grain details of the emerging system. RB modelling is particularly well suited to encoding protein-centred features such as domain information and post-translational modification sites. Secondly, I propose a new pipeline for prioritisation of molecular species that arise during model simulation using a recently developed algorithm based on multivariate mutual information (CorEx) coupled with global sensitivity analysis (GSA) using the RKappa package. To efficiently evaluate the importance of parameters, Hilber-Schmidt Independence Criterion (HSIC)-based indices are aggregated into a weighted network that allows compact analysis of the model across conditions. Finally, I describe an approach for the development of disease-specific dynamical models using genes known to be associated with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) as an exemplar. Candidate disease genes are mapped to a selection of datasets that are potentially relevant to the modelling process (e.g. interactions between proteins and domains, protein-domain and kinase-substrates mappings) and these are jointly analysed using network clustering and pathway enrichment analyses to evaluate their coverage and utility in developing rule-based models

GSI Scientific Report 2009 [GSI Report 2010-1]

Displacement design response spectrum is an essential component for the currently-developing displacement-based seismic design and assessment procedures. This paper proposes a new and simple method for constructing displacement design response spectra on soft soil sites. The method takes into account modifications of the seismic waves by the soil layers, giving due considerations to factors such as the level of bedrock shaking, material non-linearity, seismic impedance contrast at the interface between soil and bedrock, and plasticity of the soil layers. The model is particularly suited to applications in regions with a paucity of recorded strong ground motion data, from which empirical models cannot be reliably developed