title: Stochastic simulator of a chemical-flow reactor specified via rewrite rules
Creators: name: Gerber, Gerd
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Stochachstische chemische Kinetik dient zur Analyse des zeitlichen Verlaufs eines homogenen gemischten chemischen Reaktionssystems, bezogen auf die Anzahl der Moleküle und ihr zufälliges dynamisches Verhalten. Diese analytische Perspektive gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Erforschung biochemischer Systeme. Im Bereich der computergestützten Simulationen für biochemische Reaktionen steht Gillespies Direct Method als Eckpfeiler für die stochastische Simulation chemischer Kinetik. Dennoch kann die Notwendigkeit des Algorithmus, jede potenzielle Reaktion und chemische Spezies innerhalb seines Systems aufzulisten, eine erhebliche Einschränkung sein. Dies wird besonders in Situationen deutlich, in denen eine kombinatorische Explosion von Reaktionen und Spezies in biologischen Netzwerken auftritt, was eine explizite Aufzählung unpraktikabel macht. Um dies zu adressieren, werden regelbasierte Reaktionsnetzwerke als Lösung eingeführt, die in der Lage sind, Systeme mit umfangreichen kombinatorischen Komplexität genau darzustellen. Diese Netzwerke sind entscheidend bei der Formulierung von Erweiterung von Gillespies Direct Method, was die Schaffung von Simulatoren für regelbasierte Modellierungssprachen fördert. Zusätzlich wird das Atom-Tracking eingeführt, sodass Reaktionstrajektorien für Netzwerksimulationen konstruiert und analysiert werden. Abschließend werden potenzielle Wege für die weitere Entwicklung im Bereich der netzwerkfreien Simulation untersucht, mit Betonung auf ihrer anhaltenden Bedeutung beim Aufbau von Modellen und dem Auffinden von Reaktionsmotiven für dynamische Systeme in der Biologie.
description: Stochastic chemical kinetics serves to analyze the time progression of a homogenously mixed chemical reaction system, regarding the number of molecules and their random dynamical behaviour. This analytical perspective is progressively gaining traction in the exploration of biological cellular systems. In the sphere of computational simulations for biochemical reactions, Gillespie’s direct method stands as a cornerstone for the stochastic simulation of chemical kinetics. Nonetheless, the algorithm’s necessity for the listing of every potential reaction and chemical species within a system can be a significant limitation. This is particularly evident in situations where a combinatorial explosion of reactions and species occurs within biological networks, which makes an explicit enumeration unfeasible. To address this, rule-based modeling frameworks were introduced as a solution capable of accurately depicting networks with extensive combinatorial complexity. These frameworks have been crucial in formulating extensions of Gillespie’s direct method, fostering the creation of simulation engines designed for rule-based modeling languages. Additionally, atom-tracking is introduced, so that reaction trajectories can be constructed and analyzed for network simulations. In conclusion, potential pathways for further development in the domain of network-free simulation are examined, with emphasize on its ongoing significance in building models and finding reaction motifs for dynamic systems in biology.