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Pubblicazioni recenti

Simulation of non-Markovian Processes in BlenX

BlenX is a programming language explicitly designed for modeling biological processes inspired by Beta-binders. The actual framework assumes biochemical interactions being exponentially distributed, i.e., an underlying Markov process is associated with BlenX programs. In this paper we relax this condition by providing formal tools for managing non-Markovian processes within BlenX.

From Solvable to Executable Models of Biological Systems

Classical modeling approaches for biology are mainly grounded in mathematics, and specifically on ordinary differential equations (ODE). Process calculi-based conceptual and computational tools are an alternative and emergent approach. Here we focus our analysis on BlenX (a beta-binders inspired programming language) showing how it is possible to easily re-use ODE models within this framework. An example will show then the advantages of moving into a stochastic approach. This is the prelimina...

The BlenX Language: A Tutorial

This paper presents a new programming language, BlenX. BlenX is inspired to the process calculus Beta-binders and it is intended for modelling any system whose basic step of computation is an interaction between sub-components. The original development was thought for biological systems. Therefore this tutorial exemplifies BlenX features on biology-related systems. This is the preliminary version of a paper that was published in LNCS 5016:313-365, c2008 Springer-Verlag. The original publicati...

Study on an Optimistic Reaction-Diusion Simulator based on Gillespie SSA

The parallel simulation of biochemical reactions is a very interesting problem: biochemical systems are inherently parallel, yet the majority of the algorithms to simulate them, including the well-known and widespread Gillespie SSA, are strictly sequential. Here we investigate, in a general way, how to characterize the simulation of biochemical systems in terms of Discrete Event Simulation. We dissect their inherent parallelism in order both to exploit the work done in this area and to speed-...

Independent Component Analysis for the Aggregation of Stochastic Simulation Output

Computational models and simulation algorithms are commonly applied tools in biological sciences. Among those, discrete stochastic models and stochastic simulation proved to be able to effectively capture the effects of intrinsic noise at molecular level, improving over deterministic approaches when system dynamics is driven by a limited amount of molecules. A challenging task that is offered to researchers is then the analysis and ultimately the inference of knowledge from a set of multiple,...

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