Mathematische Modellierung unvollständig bekannter biologischer Reaktionsnetzwerke

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Der Kombination von unterschiedlichstem Vorwissen und aktuellen experimentellen Befunden kommt in den Biowissenschaften eine überragende Bedeutung zu. Dies gilt sowohl für die Erzielung eines umfassenderen Verständnisses experimenteller Versuchsdaten durch deren Integration in ein das Vorwissen enthaltendes Modell als auch als Grundlage für die zielgerichtete modellgestützte Verbesserung eines biotechnologischen Prozesses. Wesentliches Merkmal aller dabei unternommenen Modellierungsanstrengungen ist, daß zum heutigen Zeitpunkt nicht von einem vollständigen Wissen über die ablaufenden Prozesse ausgegangen werden kann. Dies bezieht sich sowohl auf die gesicherte Kenntnis der beteiligten Komponenten, Pfade und Reaktionen als vor allem auch auf die zur Beschreibung der Dynamik notwendigen Kenntnis der Reaktionskinetiken. Die deduktive Erstellung, Verifikation bzw. begründete Verwerfung von Modellhypothesen nehmen in diesem Zusammenhang eine zentrale Stellung ein. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden aufzustellen, welche diese Hypothesenformulierung und -überprüfung unterstützen, systematisieren und damit einer automatischen Modellbildung kombinieren. Letztendlich soll damit ein Beitrag geleistet werden, die immer weiter ansteigende Informationsmenge aus biologischen Systemen in Form von mathematischen Modellen handhabbar zu halten.