@phdthesis{Herajy2013, author = {Herajy, Mostafa}, title = {Computational steering of multi-scale biochemical networks}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus-27255}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2013}, abstract = {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 erm{\"o}glichen, unterschiedliche Ausf{\"u}hrungen w{\"a}hrend der Berechung zu testen. Durch die rasant fortschreitende Entwicklung der rechnergest{\"u}tzten 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: Zun{\"a}chst 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 Ausdruckst{\"a}rke hinsichtlich Modellierung und Simulation. Die Zuordnung der Transitionen zu kontinuierlichen oder stochastischen (Paritionierung) kann dabei sowohl statisch als auch dynamisch w{\"a}hrend der Simulation vorgenommen werden. Dar{\"u}ber hinaus wird ein neues Framework vorgestellt, das Petrinetze und Computational Steering zum Zweck der Darstellung und interaktiven Simulation biochemischer Netzwerke zusammenf{\"a}hrt. Die wesentlichen Besonderheiten sind: die enge Kopplung zwischen Simulation und Visualisierung, die verteilte; kooperative; und die interaktive Simulation und die intuitive Repr{\"a}sentation biochemischer Netze. Zusammen stellen verallgemeinerte hybride Petrinetze und Computational Steering f{\"u}r Systembiologen ein n{\"u}tzliches Werkzeug dar, das helfen kann, komplexe Zusammenh{\"a}nge auf Systemebene zu verstehen. GHPNbio k{\"o}nnen 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.}, subject = {Biochemie; Systemmodell; Hybrides System; Petri-Netz; Systembiologie; Computational Steering; Interaktive Simulation; Verallgemeinerte hybride Petrinetze; Hybride Modelle biochemischer Netze; Systems biology; Computational Steering; Interactive simulation; Generalised Hybrid Petri Nets; Hybrid modelling of biochemical networks}, language = {en} } @techreport{HerajyLiuRohretal.2017, author = {Herajy, Mostafa and Liu, Fei and Rohr, Christian and Heiner, Monika}, title = {(Coloured) Hybrid Petri nets in Snoopy - user manual}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-41572}, year = {2017}, abstract = {Hybrid simulation of biological processes becomes widely used to overcome the limitations of the pure stochastic or the complete deterministic simulation. In this manual, we present easy-to-follow steps for constructing and executing hybrid models via Snoopy [HHL+12]. Snoopy is a tool to design and animate or simulate hierarchical graphs, i.e., qualitative, stochastic, continuous, and hybrid Petri nets. This manual is concerned with hybrid Petri nets (HPN) [HH12] as well as their coloured counterpart (HPNC) [HLR14]. HPN combine the merits of stochastic and continuous Petri nets into one single class. Moreover, HPN in Snoopy supports state of the art hybrid simulation algorithms (e.g., [HH16]) to execute the constructed HPN models. Simulating a model using Snoopy's hybrid simulation involves first constructing the reaction network via HPN notations and afterwards executing such model.}, subject = {Petri net; Hierarchical graph; Gef{\"a}rbtes Petri-Netz; Hybridsimulation}, language = {en} } @techreport{HerajyHeiner2013, author = {Herajy, Mostafa and Heiner, Monika}, title = {Snoopy computational steering framework - user manual version 1.0}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus-29034}, year = {2013}, abstract = {In this manual we discuss the use of Snoopy's computational steering framework to simulate and interactively steer (stochastic, continuous, hybrid) Petri nets, e.g., biochemical network models. In a typical application scenario, a user constructs a model using a Petri net editing tool (e.g., Snoopy). Afterwards, the Petri net model is submitted to one of the running servers to quantitatively simulate it. Later, other users can adapt their steering GUIs to connect to this model. One of the connected users initialises the simulation while others could stop, pause, or restart it. When the simulator initially starts, it uses the current model settings to run the simulation. Later, other users can remotely join the running simulation and change on the fly parameters and the current marking.}, subject = {Datenstruktur; Zuverl{\"a}ssigkeit}, language = {en} }