| Autor(en): |
Simon Borger |
Titel: |
Parametrising kinetic models of biological networks |
| Gutachter: |
Edda Klipp; Hermann-Georg Holzhütter; Thomas Höfer; Matthias Reuss |
| Erscheinungsdatum: |
03.12.2009 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100103888)
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| Fachgebiet(e): |
Biowissenschaften, Biologie |
| Schlagwörter (ger): |
Systembiologie, Kinetische Modellierung, Metabolische Netzwerke, Parameter |
| Schlagwörter (eng): |
Systems Biology, Kinetic Modeling, Metabolic Networks, Parameters |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
| Lizenz: |
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| Zitationshinweis: |
Borger, Simon:
Parametrising kinetic models of biological networks;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I , publiziert am 03.12.2009, urn:nbn:de:kobv:11-100103888
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| Abstract (ger): |
| Systembiologie strebt danach, biologische Netzwerke dynamisch zu modellieren. Zwei Erfordernisse sind zuhierfür erfüllen. Erstens müssen die Interaktionsnetzwerke bekannt sein. Zweitens muss die Dynamik einerjeden Interaktion aufgedeckt werden. Die Dynamik von Interaktionen werden durch Ratengleichungen beschrieben unter Verwendung von Kinetiken. Diese Kinetiken beschreiben den Interaktionsmechanismus. Für jede einzelne Interaktion des Netzwerkes sind die Parameter durch das Experiment zu bestimmt. Für enzymkatalysierte Reaktionen zum Beispiel werden Messungen durchgeführt, in welchen der Verbrauch des Substrates aufgezeichnet wird. Für viele Enzyme jedoch sind weder der Mechanismus geschweige denn die Parameter bekannt. Und vorhandene Daten sind gewöhnlich von mangelhafter Qualität. Nach einer Einführung in die kinetische Modellierung metabolischer Netzwerke betrachten wir ein veröffentlichtes künstliches genetisches Netzwerk, das entweder einem stationären Zustand zustrebt oder in Abhängigkeit eines kritschen Parameters in einen dauerhaften Schwingungszustand übergeht. Dieser kritsche Parameter ist der Hillkoeffizient in der Wechselwirkung zwischen einem Gen und dem anderen. Für verschiedene Parameterwahlen untersuchen wir, bei welchemWert des Hillkoeffizienten eine Bifurkation auftritt. Auf diese Weise ermitteln wir die Verteilung des kritschen Parameters, der nicht analytisch berechnet werden kann. Wir fahren dann fort und untersuchen nützliche Datenquellen für die Parametrisierung von kinetischen Modellen metabolischer Netzwerke und sammelnsie in einer elektronischen Ressource, um sie auf elektronischem Wege zugänglich und nutzbar zu machen. Dies erfordert, Standardreferenzen zu wählen für die Benennung der Komponenten biologischer Netzwerke. Schließlich beschreiben wir einen Arbeitsablauf, während desselben die Datenbank verwendet wird zur Parametrisierung von kinetischen Modellen metabolischer Netzwerke.
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| Abstract (eng): |
| Systems biology seeks to model biological networks dynamically. Two requirements need to be fulfilled for this to be possible. First, the interaction networks need to be known. Second, the dynamics of the interactions have to be revealed. Dynamics of interactions are described by rate laws using kinetics. These kinetics describe the interaction mechanism. For each single interaction occurring in a biological networkparameters have to specified. They have to be measured by experiments. For enzyme catalysed reactions, for example, the parameters are measured by enzyme assays tracking the consumption of substrate. For many enzymes parameters and kinetic mechanism are not known. And existing data for parameters generally are ofpoor quality. After introducing kinetic modelling of metabolic networks we consider a published artificial genetic network that can either tend to a steady state or exhibit sustained oscillations depending on a critical parameter. This critical parameter is the Hill coefficient in the interaction from one gene with the other. For different parameter settings we examine at what value of the Hill coefficient a bifurcation occurs. At this point the network begins to oscillate. We thus assess the distribution of the critical values, a property that cannot be calculated analytically. We then go on to consider useful data sources for parmetrisation of kinetic models of metabolic networks and collect them in an electronical resource to make them electronically accessible and usable. This requires choosing standard references for the designation of components of biological networks. Finally we describe a workflow in which this data resource is used for automatic parametrisation of kinetic models of metabolic networks.
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