Verlag des Forschungszentrums Jülich
JUEL-4147
Dazu wurde der gesamte Modellierungs- und Simulationszyklus iterativ beschritten. Diesem Ansatz der
explorativen Modellierung folgend, wurde eine große Anzahl an Differentialgleichungssystemen zur
Auswertung der Meßdaten erstellt. Die Datensätze und Modelle wurden umfangreich validiert, indem
bewährte Methoden aus dem Bereich der Modellierung & Simulation übernommen und angewendet
wurden. Dies umfaßte eine Fehlerrechnung, die Berechnung von Bestimmungsgrenzen zur Prüfung
der Datenqualität sowie Plausibilitätstests und den Einsatz einer induktiven, statistischen Methode zur
Untersuchung der Konsistenz der Datensätze . Mehrere Arten für die Analyse der Parametersensitivitätsfunktionen
wurden zur Reduktion der Parameterzahl sowie zur anschließenden Prüfung der Struktur und
der praktischen Identifizierbarkeit der Modelle angewendet. Des weiteren wurden verschiedene Kriterien
zur Modellselektion bzw. Diskriminierung auf Basis der Anpassungsgüte getestet. Die erfolgreichen
Tests aller Methoden an zahlreichen Beispielsystemen und den gegebenen Datensätzen dokumentieren
die Einsatzfähigkeit der Verfahren.
Die Erkenntnisse, welche Methode wann und wie angewandt werden kann, flossen in ein generalisiertes
Konzept für einen Modellierungs- und Validierungsprozeß ein. Damit wurde ein erster Schritt hin zu
einer Standardisierung des Auswertungs- und Beurteilungsprozesses von Substrat-Puls-Experimenten
im Kontext der Systembiologie getan.
Degenring, Daniela
Erstellung und Validierung mechanistischer Modelle für den mikrobiellen Stoffwechsel ur Auswertung von Substrat-Puls-Experimenten
XXII, 210 S., 2004
Ziel der vorliegenden Arbeit war es, valide Differentialgleichungsmodelle für die Beschreibung mikrobieller
Stoffwechselvorgänge zu entwickeln. Grundlage der Modelle sind Datensätze aus Substrat-Puls-
Experimenten, in denen verschiedene Escherichia coli-Stämme durch Glucose-Pulse angeregt und die
Veränderungen der intrazellulären Metabolitkonzentrationen zeitlich hoch aufgelöst erfaßt wurden. Die
gemessenen Datenreihen waren im Rahmen dieser Arbeit mit computergenerierten Modellen zu beschreiben
sowie generelle Schwierigkeiten, die im Verlauf des Auswertungsprozesses auftreten können,
zu identifizieren und methodisch anzugehen.
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