Modeling metabolic networks based on in-vivo-, in-vitro and in-silico-data

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Ein zentrales Problem des Metabolic Engineering ist die Bereitstellung belastbarer mathematischer Modelle für das stationäre und dynamische Verhalten ganzer Zellen. Dazu steht eine wachsende Zahl von In-Vivo-, In-Vitro- und In-Silico-Daten zum Genom, Transkriptom, Proteom und Metabolom zur Verfügung. Ein ganzheitliches Modell einer lebenden Zelle kann jedoch letztendlich nur mit In-Vivo-Daten validiert werden. Hierdurch entsteht eine äußerst heterogene und teilweise sogar widersprüchliche Datenbasis. In diesem Projekt wird ein neuartiger Ansatz zur Stoffwechselmodellierung entwickelt, der sich durch folgende Besonderheiten auszeichnet: i) Beschreibung des stationären und dynamischen Systemverhaltens, ii) Einbeziehung aller verfügbaren Datenquellen, iii) Berücksichtigung der unterschiedlichen Qualität und möglichen Inkonsistenz der Daten, iv) Hinzunahme metabolischer Optimierungsziele, v) Parametriesierte Darstellung großer Familien von Modellalternativen. Davon ausgehend werden rechnergestützte Werkzeuge für die Modellierung, Simulation und Kontrollanalyse implementiert. Zur Konsistenzprüfung von Datensätzen und zur Modelldiskriminierung werden spezielle evolutionäre Algorithmen entwickelt und auf einem Rechner-Netz ausgeführt. Eine Anwendung findet die neue Methode bei der Analyse des vorhandenen metabolischen Wissen bei E.coli und C.glutamicum.