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关于基于网络的数学建模的研究主题和发育生物学中的数学建模提高了数学建模者感兴趣的各种主题，这些主题也为基准科学家提供了洞察力。本质上，出现了三个主题，将在下面讨论。首先，解决了已发表模型的可重复性的关键和基本研究主题。其次，新颖的数学和计算方法使人们对生物系统有了更深入的了解。通过旨在创建全细胞模型和下游应用程序的重大努力而产生了第三个主题。通过严格和透明度提高可重复性是NIH（Collins和Tabak，2014年）和其他机构（例如NSF）的长期目标。湿的实验可能很难再现。模型，本质上是计算实验，容易再现吗？在公平原理（可访问，可互操作和可重复使用）的指导下，佩德罗·门德斯（Pedro Mendes）检查了一个高度引用的数学模型，该模型描述了von Dassov等发表的果蝇中的片段极性。（2000）。原始软件的不可用迫使作者重新编码模型，这是一个需要从头模型实施的劳动密集过程。报告中的主要带回家信息是，以广泛使用的标准格式出版数学模型是必不可少的，因为只有这将确保该模型将来可以重现。研究人员采用了几种新型的数学方法，以更好地了解细胞反应网络。Marrone等。描述了用于微分方程解决方案的平面上的曲线，用于分析具有两个以上变量的系统。作者遵循了Zhang等人。（2011）在考虑伪空克线（可以分解为两个模块的系统的nullclines的类似物），并用它们来重现几个知名系统的动力学，例如胚胎细胞周期和MAPK Cascade。Glazer等。开发了一种新的Monte Carlo Boolean建模者（MC-Boomer）方法，以生成大量（数十万）布尔模型的集合，其模拟与观察到的数据一致。开发了用于分析这些模型并发现新的调节相互作用的管道，并应用于果蝇段极性网络的众所周知的模型（Albert and Othmer，2003）。对MC-Boomer生成的模型的分析可用于识别基因调节机制的替代假设，然后可以通过实验验证。eidi等。使用随机建模研究
社论：基于网络和发育生物学的基于网络的数学建模
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