Statistische Modellierung und Analyse biologischer Netzwerke

Die zentrale Frage dieses Forschungsvorhabens lautet：Was können wir aus der wachsenden Menge von genomweiten Daten über die Funktion und Evolution von biologischen Netzwerken lernen？在基因组的协作中，Zellen的差异性和特殊性，使Zelle成为一个具有同一性的基因组组织，而复杂的复杂性使Entstehung和Diversität变得更容易理解。实验数据包括基因调控因子、蛋白质相互作用和代谢网络。如何从Verknüpfung einzelner基因中获得复杂的调节网络，使其具有更高的环境质量和更稳定的Zellzyklus？生物学网络在生物体中的作用如何，以及它们的作用如何？从理论上讲，我们将建立一个基因调控网络的模型，即基因调控的分子基础。本文介绍了统计学中的韦尔登概念和统计学方法。在实验室里利用韦尔登模型对实验数据进行分析，以建立基于表达数据的网络调节器结构，并对生物网络进行定量分析。

Die zentrale Frage dieses Forschungsvorhabens lautet: Was können wir aus der wachsenden Menge von genomweiten Daten über die Funktion und Evolution von biologischen Netzwerken lernen? Über jenes koordinierte Zusammenspiel von Genen, das die Differenzierung und Spezialisierung von Zellen erlaubt, obwohl jede Zelle eines Organismus eine identische Kopie des Genoms enthält, und dessen Komplexität vermutlich die Entstehung und Diversität höherer Lebewesen ermöglicht. Experimentelle Daten über regulatorische Wechselwirkungen von Genen, über Interaktionen von Proteinen und über metabolische Netzwerke wachsen stetig. Wie entsteht aus der Verknüpfung einzelner Gene das komplexe regulatorische Netzwerk mit seiner Fähigkeit zum Beispiel auf Umweltveränderungen zu reagieren und den Zellzyklus zu steuern? Wie unterscheiden sich biologische Netzwerke in verschiedenen Organismen, und welche ihrer Teile bleiben über große evolutionäre Distanzen erhalten? Auf der theoretischen Seite wird dazu ein genomweites Modell des regulatorischen Netzwerkes entwickelt, das auf der molekularen Basis der Genregulation aufbaut. Dabei werden Konzepte und Methoden der statistischen Mechanik ungeordneter Systeme verwendet. Auf der `experimentellen¿ Seite werden diese statistischen Modelle zur Analyse experimenteller Daten verwendet, zum Beispiel zur Rekonstruktion des regulatorischen Netzwerkes aus Expressionsdaten und zum quantitativen Vergleich von biologischen Netzwerken unterschiedlicher Spezies.