Computational Steering ist eine interaktive Fernsteuerung von Applikationen mit langer Laufzeit. Der Nutzer kann sie einsetzen, um Paramater "on-the-fly" einzustellen. Die stochastische und hybride Simulation von biochemischem Netzwerk ist sehr rechenintensiv. Derart aufwendige Berechnungen erfordern interaktive Techniken, die es Nutzern ermöglichen, unterschiedliche Ausführungen während der Berechung zu testen. Durch die rasant fortschreitende Entwicklung der rechnergestützten Modellierung und Simulation biochemischer Netzwerke besteht zunehmender Bedarf, Modelle, in denen Substanzen und Reaktionen unterschiedlicher Skalierung (multi-scale models) auftreten, zu verwalten. Dabei sind Petrinetze von besonderer Bedeutung, da sie eine sehr intuitive visuelle Darstellung von Reaktionsnetzwerken erlauben. Die vorliegende Arbeit liefert folgenden Beitrag: Zunächst werden verallgemeinerte hybride Petrinetze (GHPNbio) und deren Simulation vorgestellt, um sogenannte "steife" (engl. stiff) biochemische Netzwerke zu modellieren und zu simulieren. Schnelle Reaktionen werden dabei kontinuierlich behandelt, langsame Reaktionen dagegen werden stochastisch behandelt. Durch die Kombination der Eigenschaft von kontinuierlichen Petrinetzen (CPN) und erweiterten stochastischen Petrinetzen (XSPN) bieten GHPNbio ein hohes Maß an Ausdruckstärke hinsichtlich Modellierung und Simulation. Die Zuordnung der Transitionen zu kontinuierlichen oder stochastischen (Paritionierung) kann dabei sowohl statisch als auch dynamisch während der Simulation vorgenommen werden. Darüber hinaus wird ein neues Framework vorgestellt, das Petrinetze und Computational Steering zum Zweck der Darstellung und interaktiven Simulation biochemischer Netzwerke zusammenfährt. Die wesentlichen Besonderheiten sind: die enge Kopplung zwischen Simulation und Visualisierung, die verteilte; kooperative; und die interaktive Simulation und die intuitive Repräsentation biochemischer Netze. Zusammen stellen verallgemeinerte hybride Petrinetze und Computational Steering für Systembiologen ein nützliches Werkzeug dar, das helfen kann, komplexe Zusammenhänge auf Systemebene zu verstehen. GHPNbio können dazu verwendet werden, die Simulation biochemischer Netze ohne Genauigkeitsverlust zu beschleunigen. Computational Steering erlaubt es Benutzern mit unterschiedlichem fachlichem Hintergrund biochemische Modelle gemeinsam zu bearbeiten und zu simulieren. Das vorgeschlagene Framework wurde in unserem Modellierungswerkzeug Snoopy implementiert.Computational steering is an interactive remote control of a long running application. The user can adopt it to adjust the simulation parameters on the fly. Correspondingly, simulation of large scale biochemical networks is computationally expensive, particularly stochastic and hybrid simulation. Such extremely intensive computations necessitate an interactive mechanism to permit users to try different paths and ask simultaneously "what-if" questions while the simulation is in progress. Furthermore, with the progress of computational modelling and the simulation of biochemical networks, there is a need to manage multi-scale models, which may contain species or reactions at different scales (called also stiff systems). In this context, Petri nets are of considerable importance in the modelling and analysis of biochemical networks, since they provide an intuitive visual representation of reaction networks. The contributions of this thesis are twofold: firstly, we introduce the definition and present simulation algorithms of Generalised Hybrid Petri Nets (GHPNbio) to represent and simulate stiff biochemical networks where fast reactions are represented and simulated continuously, while slow reactions are carried out stochastically. GHPNbio provide rich modelling and simulation functionalities by combining all features of Continuous Petri Nets (CPN) and Extended Stochastic Petri Nets (XSPN), including three types of deterministic transitions. Moreover, the partitioning of the reaction networks can either be done off-line before the simulation starts or on-line while the simulation is in progress. Secondly, we introduce a novel framework which combines Petri nets and computational steering for the representation and interactive simulation of biochemical networks. The main merits of the framework proposed in this thesis are: the tight coupling of simulation and visualisation, distributed; collaborative; and interactive simulation, and intuitive representation of biochemical networks by means of Petri nets. Generalised hybrid Petri nets and computational steering will together provide an invaluable tool for systems biologists to help them to obtain a deeper system level understanding. GHPNbio speed up the simulation and simultaneously preserve accuracy, while computational steering enables users of different background to share, collaborate and interactively simulate biochemical models. Finally, the implementation of the proposed framework is given as part of Snoopy - a tool to design and animate/simulate hierarchical graphs, among them qualitative, stochastic, continuous and hybrid Petri nets
