TY - THES A1 - Kraikivski, Pavel T1 - Non-equilibrium dynamics of adsorbed polymers and filaments T1 - Nichtgleichgewichtsdynamik adsorbierter Polymere und Filamente N2 - In the present work, we discuss two subjects related to the nonequilibrium dynamics of polymers or biological filaments adsorbed to two-dimensional substrates. The first part is dedicated to thermally activated dynamics of polymers on structured substrates in the presence or absence of a driving force. The structured substrate is represented by double-well or periodic potentials. We consider both homogeneous and point driving forces. Point-like driving forces can be realized in single molecule manipulation by atomic force microscopy tips. Uniform driving forces can be generated by hydrodynamic flow or by electric fields for charged polymers. In the second part, we consider collective filament motion in motility assays for motor proteins, where filaments glide over a motor-coated substrate. The model for the simulation of the filament dynamics contains interactive deformable filaments that move under the influence of forces from molecular motors and thermal noise. Motor tails are attached to the substrate and modeled as flexible polymers (entropic springs), motor heads perform a directed walk with a given force-velocity relation. We study the collective filament dynamics and pattern formation as a function of the motor and filament density, the force-velocity characteristics, the detachment rate of motor proteins and the filament interaction. In particular, the formation and statistics of filament patterns such as nematic ordering due to motor activity or clusters due to blocking effects are investigated. Our results are experimentally accessible and possible experimental realizations are discussed. N2 - In der vorliegenden Arbeit behandeln wir zwei Probleme aus dem Gebiet der Nichtgleichgewichtsdynamik von Polymeren oder biologischen Filamenten, die an zweidimensionale Substrate adsorbieren. Der erste Teil befasst sich mit der thermisch aktivierten Dynamik von Polymeren auf strukturierten Substraten in An- oder Abwesenheit einer treibenden Kraft. Das strukturierte Substrat wird durch Doppelmulden- oder periodische Potentiale dargestellt. Wir betrachten sowohl homogene treibende Kräfte als auch Punktkräfte. Punktkräfte können bei der Manipulation einzelner Moleküle mit die Spitze eines Rasterkraftmikroskops realisiert werden. Homogene Kräfte können durch einen hydrodynamischen Fluss oder ein elektrisches Feld im Falle geladener Polymere erzeugt werden. Im zweiten Teil betrachten wir die kollektive Bewegung von Filamenten in Motility-Assays, in denen Filamente über ein mit molekularen Motoren überzogenes Substrat gleiten. Das Modell zur Simulation der Filamentdynamik beinhaltet wechselwirkende, deformierbare Filamente, die sich unter dem Einfluss von Kräften, die durch molekulare Motoren erzeugt werden, sowie thermischem Rauschen bewegen. Die Schaftdomänen der Motoren sind am Substrat angeheftet und werden als flexible Polymere (entropische Federn) modelliert. Die Kopfregionen der Motoren vollführen eine gerichtete Schrittbewegung mit einer gegebenen Kraft-Geschwindigkeitsbeziehung. Wir untersuchen die kollektive Filamentdynamik und die Ausbildung von Mustern als Funktion der Motor- und der Filamentdichte, der Kraft-Geschwindigkeitscharakteristik, der Ablöserate der Motorproteine und der Filamentwechselwirkung. Insbesondere wird die Bildung und die Statistik der Filamentmuster, wie etwa die nematische Anordnung aufgrund der Motoraktivität oder die Clusterbildung aufgrund von Blockadeeffekten, untersucht. Unsere Ergebnisse sind experimentell zugänglich und mögliche experimentelle Realisierungen werden diskutiert. KW - Polymere KW - Nichtgleichgewicht KW - Nichtgleichgewichts-Phasenübergang KW - Filament KW - Molekularer Motor KW - Motilität KW - Adsorption KW - thermisch aktivierte Dynamik KW - strukturierte Substrate KW - Motility-Assay KW - non-equilibrium dynamics KW - adsorption KW - polymers KW - filaments KW - motility assay KW - molecular motors KW - structured substrates KW - thermally activated dynamics Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-5979 ER - TY - THES A1 - Massie, Thomas Michael T1 - Dynamic behavior of phytoplankton populations far from steady state : chemostat experiments and mathematical modeling N2 - Nature changes continuously and is only seemingly at equilibrium. Environmental parameters like temperature, humidity or insolation may strongly fluctuate on scales ranging from seconds to millions of years. Being part of an ecosystem, species have to cope with these environmental changes. For ecologists, it is of special interest how individual responses to environmental changes affect the dynamics of an entire population – and, if this behavior is predictable. In this context, the demographic structure of a population plays a decisive role since it originates from processes of growth and mortality. These processes are fundamentally influenced by the environment. But, how exactly does the environment influence the behavior of populations? And what does the transient behavior look like? As a result from environmental influences on demography, so called cohorts form. They are age or size classes that are disproportionally represented in the demographic distribution of a population. For instance, if most old and young individuals die due to a cold spell, the population finally consists of mainly middle-aged individuals. Hence, the population got synchronized. Such a population tends to show regular fluctuations in numbers (denoted as oscillations) since the alternating phases of individual growth and population growth (due to reproduction) are now performed synchronously by the majority of the population.That is, one time the population growths, and the other time it declines due to mortality. Synchronous behavior is one of the most pervasive phenomena in nature. Gravitational synchrony in the solar system; fireflies flashing in unison; coordinate firing of pacemaker cells in the heart; electrons in a superconductor marching in lockstep. Whatever scale one looks at, in animate as well as inanimate systems, one is likely to encounter synchrony. In experiments with phytoplankton populations, I could show that this principle of synchrony (as used by physicists) could well-explain the oscillations observed in the experiments, too. The size of the fluctuations depended on the strength by which environmental parameters changed as well as on the demographic state of a population prior to this change. That is, two population living in different habitats can be equally influenced by an environmental change, however, the resulting population dynamics may be significantly different when both populations differed in their demographic state before. Moreover, specific mechanisms relevant for the dynamic behavior of populations, appear only when the environmental conditions change. In my experiments, the population density declined by 50% after ressource supply was doubled. This counter-intuitive behavior can be explained by increasing ressource consumption. The phytoplankton cells grew larger and enhanced their individual constitution. But at the same time, reproduction was delayed and the population density declined due to the losses by mortality. Environmental influences can also synchronize two or more populations over large distances, which is denoted as Moran effect. Assume two populations living on two distant islands. Although there is no exchange of individuals between them, both populations show a high similarity when comparing their time series. This is because the globally acting climate synchronizes the regionally acting weather on both island. Since the weather fluctuations influence the population dynamics, the Moran effect states that the synchrony between the environment equals the one between the populations. My experiments support this theory and also explain deviations arising when accounting for differences in the populations and the habitats they are living in. Moreover, model simulations and experiments astonishingly show that the synchrony between the populations can be higher than between the environment, when accounting for differences in the environmental fluctuations (“noise color”). N2 - Die Natur unterliegt ständigen Veränderungen und befindet sich nur vermeintlich in einem Gleichgewicht. Umweltparameter wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Sonneneinstrahlung schwanken auf einer Zeitskala von Sekunden bis Jahrmillionen und beinhalten teils beträchtliche Unterschiede. Mit diesen Umweltveränderungen müssen sich Arten als Teil eines Ökosystems auseinandersetzen. Für Ökologen ist interessant, wie sich individuelle Reaktionen auf die Umweltveränderungen im dynamischen Verhalten einer ganzen Population bemerkbar machen und ob deren Verhalten vorhersagbar ist. Der Demografie einer Population kommt hierbei eine entscheidende Rolle zu, da sie das Resultat von Wachstums- und Sterbeprozessen darstellt. Eben jene Prozesse werden von der Umwelt maßgeblich beeinflusst. Doch wie genau beeinflussen Umweltveränderungen das Verhalten ganzer Populationen? Wie sieht das vorübergehende, transiente Verhalten aus? Als Resultat von Umwelteinflüssen bilden sich in Populationen sogenannte Kohorten, hinsichtlich der Zahl an Individuen überproportional stark vertretene Alters- oder Größenklassen. Sterben z.B. aufgrund eines außergewöhnlich harten Winters, die alten und jungen Individuen einer Population, so besteht diese anschließend hauptsächlich aus Individuen mittleren Alters. Sie wurde sozusagen synchronisiert. Eine solche Populationen neigt zu regelmäßigen Schwankungen (Oszillationen) in ihrer Dichte, da die sich abwechselnden Phasen der individuellen Entwicklung und der Reproduktion nun von einem Großteil der Individuen synchron durchschritten werden. D.h., mal wächst die Population und mal nimmt sie entsprechend der Sterblichkeit ab. In Experimenten mit Phytoplankton-Populationen konnte ich zeigen, dass dieses oszillierende Verhalten mit dem in der Physik gebräuchlichen Konzept der Synchronisation beschrieben werden kann. Synchrones Verhalten ist eines der verbreitetsten Phänomene in der Natur und kann z.B. in synchron schwingenden Brücken, als auch bei der Erzeugung von Lasern oder in Form von rhythmischem Applaus auf einem Konzert beobachtet werden. Wie stark die Schwankungen sind, hängt dabei sowohl von der Stärke der Umweltveränderung als auch vom demografischen Zustand der Population vor der Veränderung ab. Zwei Populationen, die sich in verschiedenen Habitaten aufhalten, können zwar gleich stark von einer Umweltveränderung beeinflusst werden. Die Reaktionen im anschließenden Verhalten können jedoch äußerst unterschiedlich ausfallen, wenn sich die Populationen zuvor in stark unterschiedlichen demografischen Zuständen befanden. Darüber hinaus treten bestimmte, für das Verhalten einer Population relevante Mechanismen überhaupt erst in Erscheinung, wenn sich die Umweltbedingungen ändern. So fiel in Experimenten beispielsweise die Populationsdichte um rund 50 Prozent ab nachdem sich die Ressourcenverfügbarkeit verdoppelte. Der Grund für dieses gegenintuitive Verhalten konnte mit der erhöhten Aufnahme von Ressourcen erklärt werden. Damit verbessert eine Algenzelle zwar die eigene Konstitution, jedoch verzögert sich dadurch die auch die Reproduktion und die Populationsdichte nimmt gemäß ihrer Verluste bzw. Sterblichkeit ab. Zwei oder mehr räumlich getrennte Populationen können darüber hinaus durch Umwelteinflüsse synchronisiert werden. Dies wird als Moran-Effekt bezeichnet. Angenommen auf zwei weit voneinander entfernten Inseln lebt jeweils eine Population. Zwischen beiden findet kein Austausch statt – und doch zeigt sich beim Vergleich ihrer Zeitreihen eine große Ähnlichkeit. Das überregionale Klima synchronisiert hierbei die lokalen Umwelteinflüsse. Diese wiederum bestimmen das Verhalten der jeweiligen Population. Der Moran-Effekt besagt nun, dass die Ähnlichkeit zwischen den Populationen jener zwischen den Umwelteinflüssen entspricht, oder geringer ist. Meine Ergebnisse bestätigen dies und zeigen darüber hinaus, dass sich die Populationen sogar ähnlicher sein können als die Umwelteinflüsse, wenn man von unterschiedlich stark schwankenden Einflüssen ausgeht. T2 - Dynamisches Verhalten von Phytoplanktonblüten fern vom Gleichgewicht : Chemostatexperimente und mathematische Modellierung KW - Chemostatexperimente KW - Chlorella vulgaris KW - Nichtgleichgewichts-Dynamiken KW - Phytoplanktonpopulationen KW - Synchronisation KW - chemostat experiments KW - Chlorella vulgaris KW - non-equilibrium dynamics KW - phytoplankton populations KW - synchronization Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-58102 ER -