Graphenrekonstruktion anhand abhängiger Zeitreihen in biologischen Netzwerken

Die Biologie befasst sich mit dem Aufbau und der Organisation von Lebewesen. Bei beiden Aspekten finden sich auf verschiedenen Abstraktionsebenen Phanomene, die sich als Netzwerke interpretieren lassen. Ein makroskopisches Beispiel dafur sind Rauber-BeuteBeziehungen (z. B. Grose einer Fuchspopulation in Abhangigkeit von ihren Beutetieren wie Kaninchen, Huhnern, etc.). Es ist leicht ersichtlich, dass die Grosen der Populationen jeweils voneinander abhangen und eine wechselseitige Dynamik widerspiegeln. Auf molekularer Ebene gibt es ebenfalls Beispiele fur Interaktionen, die sich uber ein dynamisches Netzwerk beschreiben lassen, etwa bei zellularen Prozessen. Ein Beispiel hierfur ist die Katalyse einer chemischen Reaktion mittels eines Enzyms. Die Konzentration des Enzyms und der beteiligten Substanzen beeinflussen dabei die Geschwindigkeit, mit welcher der Stoffwechselprozess ablauft. Mit dieser (makro)molekularen Ebene beschaftigt sich diese Arbeit. Wie wichtig ein funktionierendes Netzwerk ist, wird deutlich wenn man ein gestortes System betrachtet, etwa wenn eingeschleppte Arten ein Okosystem aus dem Gleichgewicht bringen. Ein aktuelles Beispiel dazu ist der amerikanische Kalikokrebs (Orconectes immunis ), der sich derzeit in Europa schnell ausbreitet, da ihm naturliche Feinde fehlen. Gleichzeitig bedroht er durch seinen Ressourcenverbrauch Tierarten wie Libellen, Amphibien und einheimische Krebse. Auf zellularer Ebene kann eine Storung des Netzwerks der DNA-Reparatur und der Zellzykluskontrolle zu der Entstehung von Krebs fuhren. Die DNA-Reparatur stellt ein komplexes System aus verschiedenen Proteinen und DNA dar. Der Ausfall eines Bestandteils dieses Systems kann fur den Reparaturprozess verheerende Folgen haben. Es wird deutlich wie wichtig das Verstandnis der Dynamik dieser Systeme ist, um Analysen und Prognosen fur den Zustand dieser Systeme zu erstellen. In den beiden genannten Beispielen kann es helfen die Entstehung von Krebs besser vorherzusagen, bzw. bedrohte Tier- und Pflanzenarten zu schutzen. Anhand von Netzwerken, die die Interaktion von Proteinen, DNA und RNA darstellen, ist das Ziel dieser Arbeit, den messbaren Informationsfluss zwischen verschiedenen beteiligten Elementen zu erkennen und mit dessen Hilfe die Struktur des Netzwerks zu rekonstruieren. Zu diesem Zweck werden die Zeitreihen der einzelnen Knoten mittels verschiedener statistischer und informationstheoretischer Mase miteinander in Beziehung gesetzt. Bei der Auswahl der verschiedenen Mase greife ich sowohl auf klassische statistische Mase (z. B. Korrelationskoeffizienten), als auch auf informationstheoretische (auf Shannon-Entropie basierende) Methoden zuruck, die in den letzten Jahren im Bereich der Biologie popularer gewordenen sind. Der Vergleich dieser Methoden findet durch mehrere Beispielsysteme statt, die ich in drei verschiedene Kategorien eingeteilt habe. Allen Beispielen gemein ist die zeitliche Simulation, um ein dynamisches, veranderliches System abzubilden. Mit Hilfe der Messung des Zusammenhangs der einzelnen Knoten uber die Zeit, soll im Umkehrschluss auf die Topologie des zugrunde liegenden Netzwerks zuruck geschlossen werden. In die erste Kategorie fallt ein einfaches Differentialgleichungssystem, welches zwei Feedback-Schleifen miteinander koppelt. Die Parametrisierung des Netzwerks sorgt fur eine stabile Schwingung der beiden Schleifen um ihren jeweiligen Mittelwert. Als nachste Kategorie werden zwei verschiedene Typen von Zufallsgraphen erzeugt. Der erste wird durch einem von mir entworfenen Algorithmus erstellt, der eine bestimmte Menge an Knoten erzeugt, die mit einer bestimmten Anzahl von Eingangskanten und Ausgangskanten verbunden sind. Der zweite Typus ist ein sogenanntes skalenfreies Netz. Diese Netzwerktopologie kann in vielen Systemen wieder gefunden werden. Dazu gehoren sowohl biologische als auch auch digitale soziale Netzwerke. In der letzten Kategorie wende ich die genannten Methoden auf verschiedene Beispiele aus der BioModels Database an. Diese Datenbank bietet sich aufgrund der umfangreichen Datensatze an und enthalt viele biochemische Netzwerke, z. B. Protein-ProteinInteraktion, Protein-RNA-Interaktion usw. Abschliesend diskutiere ich die vorgelegten Ergebnisse und gebe einen Ausblick auf die Moglichkeiten diese Ansatze weiter zu verfolgen und auszubauen. Des Weiteren wurden im Zuge dieser Arbeit verschiedene Software Tools von mir entwickelt, bzw. studentische Arbeiten zur Entwicklung betreut, die fur die Durchfuhrung der hier gezeigten Analysen wichtig waren. Diese werden in einem getrennten Abschnitt besprochen.