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 Phänomene, die sich als Netzwerke interpretieren lassen. Ein makroskopisches Beispiel dafür sind Räuber-BeuteBeziehungen (z. B. Größe einer Fuchspopulation in Abhängigkeit von ihren Beutetieren wie Kaninchen, Hühnern, etc.). Es ist leicht ersichtlich, dass die Größen der Populationen jeweils voneinander abhängen und eine wechselseitige Dynamik widerspiegeln. Auf molekularer Ebene gibt es ebenfalls Beispiele für Interaktionen, die sich über ein dynamisches Netzwerk beschreiben lassen, etwa bei zellulären Prozessen. Ein Beispiel hierfür 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 abläuft. Mit dieser (makro)molekularen Ebene beschäftigt sich diese Arbeit. Wie wichtig ein funktionierendes Netzwerk ist, wird deutlich wenn man ein gestörtes System betrachtet, etwa wenn eingeschleppte Arten ein Ökosystem aus dem Gleichgewicht bringen. Ein aktuelles Beispiel dazu ist der amerikanische Kalikokrebs (Orconectes immunis ), der sich derzeit in Europa schnell ausbreitet, da ihm natürliche Feinde fehlen. Gleichzeitig bedroht er durch seinen Ressourcenverbrauch Tierarten wie Libellen, Amphibien und einheimische Krebse. Auf zellulärer Ebene kann eine Störung des Netzwerks der DNA-Reparatur und der Zellzykluskontrolle zu der Entstehung von Krebs führen. Die DNA-Reparatur stellt ein komplexes System aus verschiedenen Proteinen und DNA dar. Der Ausfall eines Bestandteils dieses Systems kann für den Reparaturprozess verheerende Folgen haben. Es wird deutlich wie wichtig das Verständnis der Dynamik dieser Systeme ist, um Analysen und Prognosen für 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 schützen. 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 Maße miteinander in Beziehung gesetzt. Bei der Auswahl der verschiedenen Maße greife ich sowohl auf klassische statistische Maße (z. B. Korrelationskoeffizienten), als auch auf informationstheoretische (auf Shannon-Entropie basierende) Methoden zurück, die in den letzten Jahren im Bereich der Biologie populärer 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, veränderliches System abzubilden. Mit Hilfe der Messung des Zusammenhangs der einzelnen Knoten über die Zeit, soll im Umkehrschluss auf die Topologie des zugrunde liegenden Netzwerks zurück geschlossen werden. In die erste Kategorie fällt ein einfaches Differentialgleichungssystem, welches zwei Feedback-Schleifen miteinander koppelt. Die Parametrisierung des Netzwerks sorgt für eine stabile Schwingung der beiden Schleifen um ihren jeweiligen Mittelwert. Als nächste 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 gehören 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 Datensätze an und enthält viele biochemische Netzwerke, z. B. Protein-ProteinInteraktion, Protein-RNA-Interaktion usw. Abschließend diskutiere ich die vorgelegten Ergebnisse und gebe einen Ausblick auf die Möglichkeiten diese Ansätze 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 für die Durchführung der hier gezeigten Analysen wichtig waren. Diese werden in einem getrennten Abschnitt besprochen

The system dynamics encoding method – development of a research methodology for the exploration of complex models

Die Zunahme an Komplexität innerhalb biologischer, sozialer oder psychologischer Felder führt in der heutigen Zeit zu einem Defizit von Perzeptions- und Steuerungsmöglichkeiten. Bedingt wird diese Problematik durch erhöhte Wechselbeziehungen sowie die zeitliche und räumliche Trennung von Ursache und Wirkung. Demnach ist die Entstehung von Komplexität durch enge Kopplungen, Rückkopplungsprozesse, Nicht-Linearität, Selbstorganisation und Kontraintuitivität gekennzeichnet, welche durch cartesianisch-lineare Analysen zumeist nicht aufzulösen ist. Diese sind determiniert durch die Zerlegung von Problemen in Einzelteile und eine Erklärung des Gesamtphänomens durch anschließende Summierung, welches zur Bekämpfung von Einzelsymptomen und linear-sequenziellen Problemlösungsstrategien führt. Konträr zur analytischen Vorgehensweise bedarf es bei der Erkennung generischer Strukturmuster eines systemdynamischen Ansatzes. Basierend auf dem primär quantitativen System-Dynamics-Ansatz können, durch die modellbasierte Konstruktion generischer Strukturen, Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Systemverhalten getroffen und potentielle Lösungshebel identifiziert werden. Jedoch existieren für systemdynamische Untersuchungen diverse Probleme, welche die Güte des Ansatzes beeinträchtigen. Als wesentlichste Probleme kann die Willkürlichkeit und die Subjektivität der Modellkonstruktion angeführt werden, welche auf das Fehlen einer wissenschaftlich fundierten Methode zurückzuführen sind. Zudem bezweckt die quantitative Fokussierung die Negierung des Primats der Offenheit gegenüber Neuentdeckungen, die jedoch durch ein qualitatives Forschungsvorgehen gefördert werden. Zur Überwindung dieser Probleme wird durch die Verknüpfung qualitativer Forschungsvorgehen sowie systemdynamischer Komponenten und Ansätze (Allgemeine Systemtheorie und Kybernetik) eine Systemdynamische Kodiermethode (SDKM) entwickelt, die in einen systemdynamischen Untersuchungsprozess (SDU) eingebettet und anhand der Stakeholderbeziehungen von H&M expliziert wird. Diese integrative Verfahrensweise ermöglicht die Förderung systemischen Denkens und die Optimierung einer ganzheitlichen Untersuchung, welche zur Verbesserung der Hebelidentifikation, Formulierung von Entscheidungsregeln sowie langfristigen Perzeptionszunahme für komplexe Probleme führt.The increase of complexity within biological, social or psychological fields leads nowadays to a deficit of perception and control possibilities. This problem is determined by accelerating interdependences as well as temporal and spatial separation of cause and effect. Accordingly, the origin of complexity is distinguished by tight couplings, feedback loops, non-linearity, self-organization and counter-intuitiveness, which mostly cannot be dissolved by Cartesian-linear analysis. These are determined by the decomposition of problems into separated parts and an explanation of the overall phenomenon by subsequent summation, which leads to symptom control and linear-sequential problem-solving strategies. Contrary to the analytical procedure the detection of generic structural patterns requires a system dynamical approach. Based on the predominant quantitative system dynamics approach, the model-based construction of generic structures allows to make probability statements about the system behavior and to identify potential levers of problem-solving. Though, there are various problems of system dynamical investigations, which compromise the quality of the approach. The main problems are the arbitrariness and the subjectivity of model construction, which is due to the lack of a scientifically based method. Furthermore, the quantitative focus purposes the negation of the primacy of openness to new discoveries, which will be facilitated by a qualitative research approach. To overcome these problems it is necessary to combine qualitative research approaches as well as system dynamical investigation components and approaches (General Systems Theory and Cybernetics) to develop a system dynamical coding method, which is integrated in a system dynamical investigation process and explained by the stakeholder relations from H&M. This integrative procedure allows the facilitation of systems thinking and the optimization of a holistic investigation, which leads to an improvement of the lever identification, the formulation of decision policies as well as a long-term increase of perception for complex problems

Fraktale Doppel-Boom-Zyklen und Querschnittstechnologien: Theorie, Empirie und Politikimplikationen am Beispiel der Nanotechnologie

Für viele wissensintensive Technologiezweige zeigen Studien ein Doppel-Boom-Muster der Forschungsaktivitäten. Nach einem erstmaligen Anstieg brechen diese vorübergehend ein und nehmen erst nach einer gewissen Dauer erneut zu. In der Literatur wird als Ursache dieses Musters eine Ernüchterung der Akteure vermutet, die Wertschöpfungspotenziale nicht zeitnah erschließen können. Die vorliegende Arbeit diskutiert stattdessen, ob eine Querschnittstechnologie ihren techno-ökonomischen Vorläufer ablöst