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Titel: A Stochastic Automata Network Description for Spatial DNA-Methylation Models
VerfasserIn: Lück, Alexander
Wolf, Verena
HerausgeberIn: Hermanns, Holger
Sprache: Englisch
Titel: Measurement, Modelling and Evaluation of Computing Systems : 20th International GI/ITG Conference
Startseite: 54
Endseite: 64
Verlag/Plattform: Springer
Erscheinungsjahr: 2020
Erscheinungsort: Cham
Titel der Konferenz: MMB 2020
Konferenzort: Saarbrücken, Germany
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: DNA methylation is an important biological mechanism to regulate gene expression and control cell development. Mechanistic modeling has become a popular approach to enhance our understanding of the dynamics of methylation pattern formation in living cells. Recent findings suggest that the methylation state of a cytosine base can be influenced by its DNA neighborhood. Therefore, it is necessary to generalize existing mathematical models that consider only one cytosine and its partner on the opposite DNA-strand (CpG), in order to include such neighborhood dependencies. One approach is to describe the system as a stochastic automata network (SAN) with functional transitions. We show that single-CpG models can successfully be generalized to multiple CpGs using the SAN description and verify the results by comparing them to results from extensive Monte-Carlo simulations.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1007/978-3-030-43024-5_4
URL der Erstveröffentlichung: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-43024-5_4
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/29207
http://dx.doi.org/10.22028/D291-31066
ISBN: 978-3-030-43024-5
978-3-030-43023-8
Datum des Eintrags: 29-Mai-2020
Bemerkung/Hinweis: Programming and Software Engineering ; volume 12040
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Verena Wolf
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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