Modeling of metabolism, transcriptome and cell development in Arabidopsis, Listeria and other organisms | Modellierung von Metabolismus, Transkriptom und Zellentwicklung bei Arabidopsis, Listerien und anderen Organismen

Im gleichen Maße wie informatisches Wissen mehr und mehr in denwissenschaftlichen Alltag aller Lebenswissenschaften Einzug gehalten hat,hat sich der Schwerpunkt bioinformatischer Forschung in stärker mathematischund informatisch-orientierte Themengebiete verschoben. Bioinformatik heute istmehr als die computergestützte Verarbeitung großer Mengen an biologischenDaten, sondern hat einen entscheidenden Fokus auf der Modellierung komplexerbiologischer Systeme. Zur Anwendung kommen hierbei insbesondereTheorien aus dem Bereich der Stochastik und Statistik, des maschinellenLernens und der theoretischen Informatik.In der vorliegenden Dissertation beschreibe ich in Fallstudien die systematischeModellierung biologischer Systeme aus einem informatisch - mathematischenStandpunkt unter Anwendung von Verfahren aus den genanntenTeilbereichen und auf unterschiedlichen Ebenen biologischer Abstraktion.Ausgehend von der Sequenzinformation über Transkriptom, Metabolom undderen regulatorischer Interaktion hin zur Modellierung von Populationseffektenwerden hierbei aktuelle biologische Fragestellungen mit mathematisch- informatischen Modellen und einer Vielzahl experimenteller Datenkombiniert. Ein besonderer Augenmerk liegt dabei auf dem Vorgang derModellierung und des Modellbegriffs als solchem im Rahmen modernerbioinformatischer Forschung.Im Detail umfassen die Projekte (mehrere Publikationen) die Entwicklungeines neuen Ansatzes zur Einbettung und Visualisierung von MultiplenSequenz- und Sequenz-Strukturalignments, illustriert am Beispiel einesHemagglutininalignments unterschiedlicher H5N1 Varianten, sowie die Modellierungdes Transkriptoms von A. thaliana, bei welchem mit Hilfe einerkernelisierten nicht-parametrischen Metaanalyse neue, an der Infektionsabwehrbeteiligten, Gene ausfindig gemacht werden konnten. Desweiteren istuns mit Hilfe unserer Software YANAsquare eine detaillierte Untersuchungdes Metabolismus von L. monocytogenes unter Aktivierung desTranskriptionsfaktors prfA gelungen, dessen Vorhersagen durch experimentelle 13CIsotopologstudien belegt werden konnten. In einem Anschlußprojekt warder Zusammenhang zwischen Regulation des Metabolismus durch Regulationder Genexpression und der Fluxverteilung des metabolischen Steady-State-Netzwerks das Ziel. Die Modellierung eines komplexen organismischenPhänotyps, der Zellgrößenentwicklung der Diatomee Pseudo-nitzschiadelicatissima, schließt die Untersuchungen ab.

In the same way that informatical knowledge has made its way into almost allareas of research in the Life Sciences, the focus of bioinformatical researchhas shifted towards topics originating more in the fields of mathematicsand theoretical computer science. Bioinformatics today is more than thecomputer-driven processing of huge amounts of biological data, but it has aspecial focus on the emphmodelling of complex biological systems. Of specialimportance hereby are theories from stochastics and statistics, from the fieldof machine learning and theoretical computer science.In the following dissertation, I describe the systematic modelling of biological systems from an informatical-mathematical point of view in a casestudies approach, applying methods from the aforementioned areas of researchand on different levels of biological abstraction. Beginning with thesequence information itself, followed by the transcriptome, metabolome andthe interaction of both and finally population effects I show how current biologicalquestions can be tackled with mathematical models and combinedwith a variety of different experimental datasets. A special focus lieshereby on the procedure of modelling and the concept and notion of a model assuch in the framework of bioinformatical research.In more detail, the projects contained the development of a new approachfor embedding and visualizing Multiple Sequence and Structure Alignments,which was illustrated using a hemagglutinin alignment from different H5N1variants as an example. Furthermore we investigated the A. thaliana transcriptomeby means of a kernelized non-parametric meta-analysis, thus beingable to annotate several new genes as pathogen-defense related. Anothermajor part of this work was the modelling of the metabolic network of L.monocytogenes under activation of the transcription factor prfA, establishingpredictions which were later verified by experimental 13C isotopologuestudies. Following this project we investigated the relationship between theregulation of metabolism by changes in the cellular genexpression patternsand the flux distributions of the metabolic steady-state network. Modellingof a complex organismal property, the cell size development of the planktonicdiatom Pseudo-nitzschia delicatissima concludes this work.