TY - THES A1 - Kath, Nadja Jeanette T1 - Functional traits determine biomass dynamics, coexistence and energetics in plankton food webs N2 - Plankton food webs are the basis of marine and limnetic ecosystems. Especially aquatic ecosystems of high biodiversity provide important ecosystem services for humankind as providers of food, coastal protection, climate regulation, and tourism. Understanding the dynamics of biomass and coexistence in these food webs is a first step to understanding the ecosystems. It also lays the foundation for the development of management strategies for the maintenance of the marine and freshwater biodiversity despite anthropogenic influences. Natural food webs are highly complex, and thus often equally complex methods are needed to analyse and understand them well. Models can help to do so as they depict simplified parts of reality. In the attempt to get a broader understanding of the complex food webs, diverse methods are used to investigate different questions. In my first project, we compared the energetics of a food chain in two versions of an allometric trophic network model. In particular, we solved the problem of unrealistically high trophic transfer efficiencies (up to 70%) by accounting for both basal respiration and activity respiration, which decreased the trophic transfer efficiency to realistic values of ≤30%. Next in my second project I turned to plankton food webs and especially phytoplankton traits. Investigating a long-term data set from Lake Constance we found evidence for a trade-off between defence and growth rate in this natural phytoplankton community. I continued working with this data set in my third project focusing on ciliates, the main grazer of phytoplankton in spring. Boosted regression trees revealed that temperature and predators have the highest influence on net growth rates of ciliates. We finally investigated in my fourth project a food web model inspired by ciliates to explore the coexistence of plastic competitors and to study the new concept of maladaptive switching, which revealed some drawbacks of plasticity: faster adaptation led to higher maladaptive switching towards undefended phenotypes which reduced autotroph biomass and coexistence and increased consumer biomass. It became obvious that even well-established models should be critically questioned as it is important not to forget reality on the way to a simplistic model. The results showed furthermore that long-term data sets are necessary as they can help to disentangle complex natural processes. Last, one should keep in mind that the interplay between models and experiments/ field data can deliver fruitful insights about our complex world. N2 - Plankton-Nahrungsnetze sind die Grundlage mariner und limnischer Ökosysteme. Besonders die aquatischen Ökosysteme mit hoher Biodiversität erbringen wichtige Ökosystemdienstleistungen für uns Menschen wie beispielsweise die Bereitstellung von Nahrung, Küstenschutz, Klimaregulation sowie Tourismus. Die Dynamiken und die Koexistenz der Arten in diesen Ökosystemen zu verstehen, ist ein erster Schritt für die Entwicklung von Möglichkeiten zum Schutz ihrer Biodiversität. Aufgrund der hohen Komplexität natürlicher Nahrungsnetze braucht es oft ebenso komplexe Methoden um sie zu analysieren und zu verstehen. Modelle können dabei unterstützen, da sie Teile der Realität vereinfacht abbilden. In meiner Dissertation arbeitete ich mit verschiedenen Nahrungsnetzmodellen, um die Dynamiken in Nahrungsnetzen zu verstehen. In meinem ersten Projekt haben wir die Energieflüsse einer Nahrungskette in zwei Versionen eines allometrisch skalierten Nahrungsnetzmodells untersucht. Wenn nur die klassische basale Respiration einbezogen wird, steigt die trophische Transfereffizienz auf bis zu unrealistische 70 %. Durch die Einbeziehung der aktivitätsbezogenen Respiration sank die trophische Transfereffizienz auf realistische Werte von maximal 30 %. Danach wandte ich mich in meinem zweiten Projekt Plankton-Nahrungsnetzen und den Eigenschaften des Phytoplanktons zu. Bei der Untersuchung eines Langzeitdatensatzes von 21 Jahren aus dem Bodensee fanden wir einen Beweis für einen Trade-off zwischen Verteidigung und Wachstumsrate in einer natürlichen Phytoplankton-gemeinschaft. In diesem Datensatz konzentrierte ich mich anschließend in meinem dritten Projket auf Ciliaten, welche die wichtigsten Fraßfeinde von Phytoplankton im Frühjahr darstellen. Die Methode der boosted regression trees zeigte, dass Temperatur und Räuber den größten Einfluss auf die Nettowachstumsraten der Ciliaten haben. Schließlich nutzten wir in meinem vierten Projekt ein von Ciliaten inspiriertes Nahrungsnetzmodell, um die Koexistenz von Konkurrenten mit veränderlichen Eigenschaften und das neue Konzept des maladaptive switching zu untersuchen, welches Nachteile der Plastizität zeigt: höhere Wechselraten zwischen den Phänotypen führten zu höherem maladaptive switching in Richtung der unverteidigten Phänotypen, was die Biomasse und Koexistenz der Autotrophen reduziert und die Biomasse des Konsumenten erhöht. Es wurde offensichtlich, dass auch etablierte Modelle kritisch hinterfragt werden müssen, da es wichtig ist, die Realität auf dem Weg zu einem einfachen Modell nicht zu vergessen. Meine Ergebnisse zeigten des Weiteren, wie wichtig Langzeitdatensätze sind, da sie helfen können, komplexe natürliche Prozesse zu beleuchten. Dieses Wechselspiel zwischen Modellen und Daten aus Experimenten oder Felduntersuchungen kann fruchtbare Ergebnisse liefern und zu einem größeren Verständnis unserer komplexen Welt beitragen. KW - functional traits KW - plankton food web KW - coexistence KW - modelling KW - Modellierung KW - Planktonnahrungsnetz KW - Koexistenz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-551239 ER - TY - GEN A1 - Eldridge, Tilly A1 - Łangowski, Łukasz A1 - Stacey, Nicola A1 - Jantzen, Friederike A1 - Moubayidin, Laila A1 - Sicard, Adrien A1 - Southam, Paul A1 - Kennaway, Richard A1 - Lenhard, Michael A1 - Coen, Enrico S. A1 - Østergaard, Lars T1 - Fruit shape diversity in the Brassicaceae is generated by varying patterns of anisotropy T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Fruits exhibit a vast array of different 3D shapes, from simple spheres and cylinders to more complex curved forms; however, the mechanism by which growth is oriented and coordinated to generate this diversity of forms is unclear. Here, we compare the growth patterns and orientations for two very different fruit shapes in the Brassicaceae: the heart-shaped Capsella rubella silicle and the near-cylindrical Arabidopsis thaliana silique. We show, through a combination of clonal and morphological analyses, that the different shapes involve different patterns of anisotropic growth during three phases. These experimental data can be accounted for by a tissue level model in which specified growth rates vary in space and time and are oriented by a proximodistal polarity field. The resulting tissue conflicts lead to deformation of the tissue as it grows. The model allows us to identify tissue-specific and temporally specific activities required to obtain the individual shapes. One such activity may be provided by the valve-identity gene FRUITFULL, which we show through comparative mutant analysis to modulate fruit shape during post-fertilisation growth of both species. Simple modulations of the model presented here can also broadly account for the variety of shapes in other Brassicaceae species, thus providing a simplified framework for fruit development and shape diversity. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 986 KW - Brassicaceae KW - Capsella KW - arabidopsis KW - fruit shape KW - modelling KW - anisotropic growth Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-438041 SN - 1866-8372 IS - 986 SP - 3394 EP - 3406 ER - TY - THES A1 - Raatz, Michael T1 - Strategies within predator-prey interactions – from individuals to ecosystems T1 - Strategien in Räuber-Beute Interaktionen – vom Individuum bis zum Ökosystem N2 - Predator-prey interactions provide central links in food webs. These interaction are directly or indirectly impacted by a number of factors. These factors range from physiological characteristics of individual organisms, over specifics of their interaction to impacts of the environment. They may generate the potential for the application of different strategies by predators and prey. Within this thesis, I modelled predator-prey interactions and investigated a broad range of different factors driving the application of certain strategies, that affect the individuals or their populations. In doing so, I focused on phytoplankton-zooplankton systems as established model systems of predator-prey interactions. At the level of predator physiology I proposed, and partly confirmed, adaptations to fluctuating availability of co-limiting nutrients as beneficial strategies. These may allow to store ingested nutrients or to regulate the effort put into nutrient assimilation. We found that these two strategies are beneficial at different fluctuation frequencies of the nutrients, but may positively interact at intermediate frequencies. The corresponding experiments supported our model results. We found that the temporal structure of nutrient fluctuations indeed has strong effects on the juvenile somatic growth rate of {\itshape Daphnia}. Predator colimitation by energy and essential biochemical nutrients gave rise to another physiological strategy. High-quality prey species may render themselves indispensable in a scenario of predator-mediated coexistence by being the only source of essential biochemical nutrients, such as cholesterol. Thereby, the high-quality prey may even compensate for a lacking defense and ensure its persistence in competition with other more defended prey species. We found a similar effect in a model where algae and bacteria compete for nutrients. Now, being the only source of a compound that is required by the competitor (bacteria) prevented the competitive exclusion of the algae. In this case, the essential compounds were the organic carbon provided by the algae. Here again, being indispensable served as a prey strategy that ensured its coexistence. The latter scenario also gave rise to the application of the two metabolic strategies of autotrophy and heterotrophy by algae and bacteria, respectively. We found that their coexistence allowed the recycling of resources in a microbial loop that would otherwise be lost. Instead, these resources were made available to higher trophic levels, increasing the trophic transfer efficiency in food webs. The predation process comprises the next higher level of factors shaping the predator-prey interaction, besides these factors that originated from the functioning or composition of individuals. Here, I focused on defensive mechanisms and investigated multiple scenarios of static or adaptive combinations of prey defense and predator offense. I confirmed and extended earlier reports on the coexistence-promoting effects of partially lower palatability of the prey community. When bacteria and algae are coexisting, a higher palatability of bacteria may increase the average predator biomass, with the side effect of making the population dynamics more regular. This may facilitate experimental investigations and interpretations. If defense and offense are adaptive, this allows organisms to maximize their growth rate. Besides this fitness-enhancing effect, I found that co-adaptation may provide the predator-prey system with the flexibility to buffer external perturbations. On top of these rather internal factors, environmental drivers also affect predator-prey interactions. I showed that environmental nutrient fluctuations may create a spatio-temporal resource heterogeneity that selects for different predator strategies. I hypothesized that this might favour either storage or acclimation specialists, depending on the frequency of the environmental fluctuations. We found that many of these factors promote the coexistence of different strategies and may therefore support and sustain biodiversity. Thus, they might be relevant for the maintenance of crucial ecosystem functions that also affect us humans. Besides this, the richness of factors that impact predator-prey interactions might explain why so many species, especially in the planktonic regime, are able to coexist. N2 - Organismen interagieren miteinander und mit ihrer Umwelt. Innerhalb dieses Netzwerks von Interaktionen sind Fraßbeziehungen zwischen Räubern und ihrer Beute von zentraler Bedeutung. Sie werden auf verschiedenen Ebenen von unterschiedlichen Faktoren beeinflusst, was zur Ausprägung von diversen Strategien von Räuber oder Beute führen kann. Diese Faktoren und die Strategien die sie hervor bringen sind Gegenstand dieser Doktorarbeit. In mehreren Modellierungsstudien habe ich vielseitige Faktoren untersucht, die sich dem Aufbau einzelner Organismen, Verteidigungs- und Angriffsmechanismen sowie Umwelteinflüssen zuordnen lassen. Dabei konzentrierte ich mich auf ein etabliertes Modellsystem zur Erforschung von Räuber-Beute-Dynamiken und untersuchte die Fraßbeziehung zwischen Phytoplankton als Beute und Zooplankton als Räuber. Ich fand heraus, dass die Bereitstellung von essentiellen Ressourcen für Konkurrenten oder Räuber eine Strategie sein kann, mit der Beutearten sich vor dem Aussterben schützen können. Auch die direkte Verteidigung gegen den Räuber ist eine häufige Strategie zur Verringerung des Fraßdrucks und kann ebenfalls Koexistenz fördern. Für anpassungsfähige Verteidigung der Beute und Angriffsstärke des Räubers konnte ich zeigen, dass dies sowohl die Fitness erhöhen, als auch die Robustheit der Räuber-Beute-Dynamiken gegen äußere Störungen erhöhen kann. Weiterhin fand ich heraus, dass physiologische Anpassungsmechanismen wie Speicherung oder anpassungsfähige Aufnahme von Nährstoffen die Wachstumsrate des Räubers verbessern können, wenn die Qualität der verfügbaren Beute in der Umwelt des Räubers fluktuiert. Viele der Strategien, die ich in dieser Arbeit herausgestellt habe, können die Koexistenz von verschiedenen Arten fördern und damit zu erhöhter Biodiversität beitragen, welche wiederum entscheidend ist für die Stabilität von Ökosystemen und deren Nutzbarkeit. KW - predator-prey KW - biodiversity KW - modelling KW - Räuber-Beute KW - Biodiversität KW - Modellierung Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426587 ER - TY - THES A1 - Fuhrmann, Saskia T1 - Physiologically-based pharmacokinetic and mechanism-based pharmacodynamic modelling of monoclonal antibodies with a focus on tumour targeting T1 - Physiologie-basierte pharmakokinetische und mechanistische pharmakodynamische Modellierung von monoklonalen Antikörpern mit Fokus auf zielgerichtete Tumortherapie N2 - Monoclonal antibodies (mAbs) are an innovative group of drugs with increasing clinical importance in oncology, combining high specificity with generally low toxicity. There are, however, numerous challenges associated with the development of mAbs as therapeutics. Mechanistic understanding of factors that govern the pharmacokinetics (PK) of mAbs is critical for drug development and the optimisation of effective therapies; in particular, adequate dosing strategies can improve patient quality life and lower drug cost. Physiologically-based PK (PBPK) models offer a physiological and mechanistic framework, which is of advantage in the context of animal to human extrapolation. Unlike for small molecule drugs, however, there is no consensus on how to model mAb disposition in a PBPK context. Current PBPK models for mAb PK hugely vary in their representation of physiology and parameterisation. Their complexity poses a challenge for their applications, e.g., translating knowledge from animal species to humans. In this thesis, we developed and validated a consensus PBPK model for mAb disposition taking into account recent insights into mAb distribution (antibody biodistribution coefficients and interstitial immunoglobulin G (IgG) pharmacokinetics) to predict tissue PK across several pre-clinical species and humans based on plasma data only. The model allows to a priori predict target-independent (unspecific) mAb disposition processes as well as mAb disposition in concentration ranges, for which the unspecific clearance (CL) dominates target-mediated CL processes. This is often the case for mAb therapies at steady state dosing. The consensus PBPK model was then used and refined to address two important problems: 1) Immunodeficient mice are crucial models to evaluate mAb efficacy in cancer therapy. Protection from elimination by binding to the neonatal Fc receptor is known to be a major pathway influencing the unspecific CL of both, endogenous and therapeutic IgG. The concentration of endogenous IgG, however, is reduced in immunodeficient mouse models, and this effect on unspecific mAb CL is unknown, yet of great importance for the extrapolation to human in the context of mAb cancer therapy. 2) The distribution of mAbs into solid tumours is of great interest. To comprehensively investigate mAb distribution within tumour tissue and its implications for therapeutic efficacy, we extended the consensus PBPK model by a detailed tumour distribution model incorporating a cell-level model for mAb-target interaction. We studied the impact of variations in tumour microenvironment on therapeutic efficacy and explored the plausibility of different mechanisms of action in mAb cancer therapy. The mathematical findings and observed phenomena shed new light on therapeutic utility and dosing regimens in mAb cancer treatment. N2 - Monoklonale Antikörper (mAK) stellen durch ihre hohe Spezifität und geringe Toxizität eine innovative Arzneistoffklasse mit großer klinischer Bedeutung in der Krebstherapie dar. Es gibt jedoch eine Vielzahl an Herausforderungen, die mit der Entwicklung von mAK als Krebstherapeutika verbunden sind. Mechanistisches Verständnis der Pharmakokinetik (PK) von mAK ist wichtig für die Arzneimittelentwicklung sowie für die Therapieoptimierung. Adäquate Dosierungsstrategien können die Lebensqualität der Patienten erhöhen und die Gesundheitskosten senken. Physiologie-basierte PK (PBPK) Modelle bieten einen physiologischen und mechanistischen Rahmen für die Extrapolation von Tiermodellen auf den Menschen. Im Gegensatz zu kleinen chemischen Molekülen besteht für die PBPK Modellierung von mAK kein Konsens: Aktuelle Modelle unterscheiden sich stark hinsichtlich Physiologie und deren Parameterisierung. Die Komplexität dieser Modelle stellt eine große Herausforderung für ihre Anwendung dar. In der vorliegenden Arbeit entwickelten und validierten wir ein Konsens-PBPK-Modell für die mAK Disposition. Dabei wurden aktuelle Erkenntnisse zur mAK Verteilung berücksichtigt, um basierend auf Plasmadaten Vorhersagen für die PK im Gewebe verschiedener präklinischer sowie klinischer Spezies zu treffen. Das Modell erlaubt a priori Vorhersagen für die unspezifische (target-unabhängige) mAK Disposition als auch für die mAK Disposition in einem Konzentrationsbereich, für den die unspezifische Clearance (CL) die target-abhängige CL dominiert. Dies ist oft der Fall für mAK Therapien bei Steady-state-Dosierung. Anschließend wurde das Konsens-PBPK-Modell genutzt und verfeinert, um zwei wichtige Aspekte näher zu untersuchen: 1) Immundefiziente Mäuse sind wichtige Tiermodelle für die Evaluierung der mAK Wirksamkeit in der Tumortherapie. Die Bindung von Antikörpern an den neonatalen Fc Rezeptor schützt diese vor dem Abbau und beeinflusst somit maßgeblich die unspezifische CL von endogenen sowie therapeutischen Antikörpern. Die Konzentration von endogenem IgG in immundefizienten Mäusen ist reduziert. Dieser Effekt auf die unspezifische mAK CL ist unbekannt, jedoch wichtig für die Extrapolation auf den Menschen in der mAK Tumortherapie. 2) Die Verteilung von mAK innerhalb eines soliden Tumors ist von großer Bedeutung. Für die umfassende Untersuchung der mAK Verteilung innerhalb des Tumorgewebes wurde das Konsens-PBPK-Modell um ein detailliertes Tumor-Verteilungsmodell, welches die mAK-Target Interaktion auf Zellebene berücksichtigt, erweitert. Wir untersuchten den Einfluss von Variationen in der Tumor-Mikroumgebung auf die klinische Wirksamkeit von mAK und untersuchten die Plausibilität verschiedener Wirkmechanismen in der mAK Tumortherapie. Die mathematischen Ergebnisse sowie beobachteten Phänomene werfen ein neues Licht auf den therapeutischen Nutzen sowie Dosierungsschemata in der mAK Krebstherapie. KW - PBPK KW - monoclonal antibodies KW - modelling KW - PBPK KW - monoklonale Antikörper KW - Modellierung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-418861 ER - TY - JOUR A1 - Becher, Matthias A. A1 - Grimm, Volker A1 - Thorbek, Pernille A1 - Horn, Juliane A1 - Kennedy, Peter J. A1 - Osborne, Juliet L. T1 - BEEHAVE: a systems model of honeybee colony dynamics and foraging to explore multifactorial causes of colony failure JF - Journal of applied ecology : an official journal of the British Ecological Society N2 - BEEHAVE offers a valuable tool for researchers to design and focus field experiments, for regulators to explore the relative importance of stressors to devise management and policy advice and for beekeepers to understand and predict varroa dynamics and effects of management interventions. We expect that scientists and stakeholders will find a variety of applications for BEEHAVE, stimulating further model development and the possible inclusion of other stressors of potential importance to honeybee colony dynamics. KW - Apis mellifera KW - colony decline KW - cross-level interactions KW - feedbacks KW - foraging KW - modelling KW - multiple stressors KW - multi-agent simulation KW - predictive systems ecology KW - Varroa destructor Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1111/1365-2664.12222 SN - 0021-8901 SN - 1365-2664 VL - 51 IS - 2 SP - 470 EP - 482 PB - Wiley-Blackwell CY - Hoboken ER - TY - THES A1 - Huber, Veronika Emilie Charlotte T1 - Climate impact on phytoplankton blooms in shallow lakes T1 - Der Einfluss des Klimas auf Algenblüten in Flachseen N2 - Lake ecosystems across the globe have responded to climate warming of recent decades. However, correctly attributing observed changes to altered climatic conditions is complicated by multiple anthropogenic influences on lakes. This thesis contributes to a better understanding of climate impacts on freshwater phytoplankton, which forms the basis of the food chain and decisively influences water quality. The analyses were, for the most part, based on a long-term data set of physical, chemical and biological variables of a shallow, polymictic lake in north-eastern Germany (Müggelsee), which was subject to a simultaneous change in climate and trophic state during the past three decades. Data analysis included constructing a dynamic simulation model, implementing a genetic algorithm to parameterize models, and applying statistical techniques of classification tree and time-series analysis. Model results indicated that climatic factors and trophic state interactively determine the timing of the phytoplankton spring bloom (phenology) in shallow lakes. Under equally mild spring conditions, the phytoplankton spring bloom collapsed earlier under high than under low nutrient availability, due to a switch from a bottom-up driven to a top-down driven collapse. A novel approach to model phenology proved useful to assess the timings of population peaks in an artificially forced zooplankton-phytoplankton system. Mimicking climate warming by lengthening the growing period advanced algal blooms and consequently also peaks in zooplankton abundance. Investigating the reasons for the contrasting development of cyanobacteria during two recent summer heat wave events revealed that anomalously hot weather did not always, as often hypothesized, promote cyanobacteria in the nutrient-rich lake studied. The seasonal timing and duration of heat waves determined whether critical thresholds of thermal stratification, decisive for cyanobacterial bloom formation, were crossed. In addition, the temporal patterns of heat wave events influenced the summer abundance of some zooplankton species, which as predators may serve as a buffer by suppressing phytoplankton bloom formation. This thesis adds to the growing body of evidence that lake ecosystems have strongly responded to climatic changes of recent decades. It reaches beyond many previous studies of climate impacts on lakes by focusing on underlying mechanisms and explicitly considering multiple environmental changes. Key findings show that climate impacts are more severe in nutrient-rich than in nutrient-poor lakes. Hence, to develop lake management plans for the future, limnologists need to seek a comprehensive, mechanistic understanding of overlapping effects of the multi-faceted human footprint on aquatic ecosystems. N2 - Weltweit haben Seeökosysteme auf den Klimawandel der letzten Jahrzehnte reagiert. Beobachtete Veränderungen eindeutig dem Klimawandel zuzuordnen, wird jedoch häufig dadurch erschwert, dass Seen gleichzeitig vielfachen anthropogenen Einflüssen ausgesetzt sind. Diese Arbeit trägt zu einem besseren Verständnis des Klimaeinflusses auf Algen bei, die am Anfang der Nahrungskette stehen und maßgeblich die Wasserqualität eines Sees beeinflussen können. Zum größten Teil stützt sich die Arbeit auf eine dreißigjährige Datenreihe eines unregelmäßig geschichteten Flachsees im Nordosten von Deutschland (Müggelsee), in dem sowohl steigende Wassertemperaturen als auch sinkende Nährstoffeinträge zu verzeichnen waren. Bei der Datenanalyse wurde ein neu erstelltes dynamisches Simulationsmodell, genetische Algorithmen zur Parametrisierung von Modellen, und statistische Methoden der Klassifizierung und Zeitreihenanalyse genutzt. Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass nicht nur klimatische Faktoren sondern auch die Nährstoffverfügbarkeit im See den Zeitpunkt der Algenfrühjahrsblüte (Phänologie) beeinflussen. Durch eine Veränderung der Mechanismen, die zum Kollaps der Blüte führen, trat diese trotz ähnlich milder Winterbedingungen bei hoher Nährstoffverfügbarkeit früher auf als bei niedriger. Ein neuentwickelter Ansatz zur Modellierung von Phänologie erwies sich als geeignet, um vorherzusagen, wann Algen und ihre Räuber in einem künstlich periodisch angetriebenen Laborsystem ihre Populationshöhepunkte erreichten. Eine Verlängerung der Wachstumsperiode führte dazu, dass diese früher auftraten. Die Untersuchung, warum sich Blaualgen im betrachteten See während jüngster Hitzewellenereignisse überraschend unterschiedlich entwickelt hatten, ergab, dass ungewöhnlich warmes Wetter nicht wie häufig vermutet generell förderlich für ihre Entwicklung ist. Der Zeitpunkt und die Dauer der Hitzewellen waren entscheidend dafür, ob für Blaualgen kritische Schwellenwerte der thermischen Schichtung im See überschritten wurden. Zudem zeigte sich, dass saisonale Erwärmungsmuster einen bedeutenden Einfluss auf Räuber nahmen, die das Auftreten von Algenblüten verhindern können. Diese Arbeit reiht sich in eine wachsende Anzahl von Studien ein, die zeigen, dass Seeökosysteme bereits stark auf die Klimaveränderungen der letzen Jahrzehnte reagiert haben. Mit ihrem Fokus auf Mechanismen und der expliziten Berücksichtigung simultaner anthropogener Einflüsse geht diese Arbeit gleichzeitig über viele bisherige Studien hinaus, die sich auf reine Beobachtung und die Betrachtung klimatischer Faktoren beschränkten. Kernergebnisse deuten daraufhin, dass Klimafolgen in nährstoffreichen Seen stärker ausfallen als in nährstoffarmen Seen. Nur mit einem umfassenden, mechanistischen Verständnis des vielfältigen anthropogenen Einflusses wird eine hohe Wasserqualität in Seen auch in Zukunft aufrechtzuerhalten sein. KW - Klimawandel KW - Gewässer KW - Phytoplankton KW - Phänologie KW - Modellierung KW - climate change KW - freshwater KW - phytoplankton KW - phenology KW - modelling Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-42346 ER - TY - THES A1 - Grimbs, Sergio T1 - Towards structure and dynamics of metabolic networks T1 - Struktur und Dynamik metabolischer Netzwerke N2 - This work presents mathematical and computational approaches to cover various aspects of metabolic network modelling, especially regarding the limited availability of detailed kinetic knowledge on reaction rates. It is shown that precise mathematical formulations of problems are needed i) to find appropriate and, if possible, efficient algorithms to solve them, and ii) to determine the quality of the found approximate solutions. Furthermore, some means are introduced to gain insights on dynamic properties of metabolic networks either directly from the network structure or by additionally incorporating steady-state information. Finally, an approach to identify key reactions in a metabolic networks is introduced, which helps to develop simple yet useful kinetic models. The rise of novel techniques renders genome sequencing increasingly fast and cheap. In the near future, this will allow to analyze biological networks not only for species but also for individuals. Hence, automatic reconstruction of metabolic networks provides itself as a means for evaluating this huge amount of experimental data. A mathematical formulation as an optimization problem is presented, taking into account existing knowledge and experimental data as well as the probabilistic predictions of various bioinformatical methods. The reconstructed networks are optimized for having large connected components of high accuracy, hence avoiding fragmentation into small isolated subnetworks. The usefulness of this formalism is exemplified on the reconstruction of the sucrose biosynthesis pathway in Chlamydomonas reinhardtii. The problem is shown to be computationally demanding and therefore necessitates efficient approximation algorithms. The problem of minimal nutrient requirements for genome-scale metabolic networks is analyzed. Given a metabolic network and a set of target metabolites, the inverse scope problem has as it objective determining a minimal set of metabolites that have to be provided in order to produce the target metabolites. These target metabolites might stem from experimental measurements and therefore are known to be produced by the metabolic network under study, or are given as the desired end-products of a biotechological application. The inverse scope problem is shown to be computationally hard to solve. However, I assume that the complexity strongly depends on the number of directed cycles within the metabolic network. This might guide the development of efficient approximation algorithms. Assuming mass-action kinetics, chemical reaction network theory (CRNT) allows for eliciting conclusions about multistability directly from the structure of metabolic networks. Although CRNT is based on mass-action kinetics originally, it is shown how to incorporate further reaction schemes by emulating molecular enzyme mechanisms. CRNT is used to compare several models of the Calvin cycle, which differ in size and level of abstraction. Definite results are obtained for small models, but the available set of theorems and algorithms provided by CRNT can not be applied to larger models due to the computational limitations of the currently available implementations of the provided algorithms. Given the stoichiometry of a metabolic network together with steady-state fluxes and concentrations, structural kinetic modelling allows to analyze the dynamic behavior of the metabolic network, even if the explicit rate equations are not known. In particular, this sampling approach is used to study the stabilizing effects of allosteric regulation in a model of human erythrocytes. Furthermore, the reactions of that model can be ranked according to their impact on stability of the steady state. The most important reactions in that respect are identified as hexokinase, phosphofructokinase and pyruvate kinase, which are known to be highly regulated and almost irreversible. Kinetic modelling approaches using standard rate equations are compared and evaluated against reference models for erythrocytes and hepatocytes. The results from this simplified kinetic models can simulate acceptably the temporal behavior for small changes around a given steady state, but fail to capture important characteristics for larger changes. The aforementioned approach to rank reactions according to their influence on stability is used to identify a small number of key reactions. These reactions are modelled in detail, including knowledge about allosteric regulation, while all other reactions were still described by simplified reaction rates. These so-called hybrid models can capture the characteristics of the reference models significantly better than the simplified models alone. The resulting hybrid models might serve as a good starting point for kinetic modelling of genome-scale metabolic networks, as they provide reasonable results in the absence of experimental data, regarding, for instance, allosteric regulations, for a vast majority of enzymatic reactions. N2 - In dieser Arbeit werden mathematische und informatische Ansätze zur Behandlung diverser Probleme im Zusammenhang mit der Modellierung metabolischer Netzwerke vorgestellt, insbesondere unter Berücksichtigung der eingeschränkten Verfügbarkeit detaillierter Enzymkinetiken. Es wird gezeigt, dass präzise mathematische Formulierungen der Probleme notwendig sind, um erstens angemessene und, falls möglich, effiziente Algorithmen zur Lösung zu entwickeln. Und zweitens, um die Güte der so gefundenen Lösungen zu bewerten. Des weiteren werden Methoden zur Analyse dynamischer Eigenschaften metabolischer Netzwerke eingeführt, welche entweder nur auf der Struktur der Netzwerke basieren oder zusätzlich noch Informationen über stationäre Zustände mit berücksichtigen. Außerdem wird eine Strategie zur Bestimmung von Schlüsselreaktionen eines Netzwerkes vorgestellt, welche die Entwicklung kinetischer Modelle vereinfacht. Der Erfolg neuer Technologien ermöglicht eine immer billigere und schnellere Sequenzierung des Genoms. Dies wird in naher Zukunft die Analyse biologischer Netzwerke nicht nur für Spezies, sondern auch für einzelne Individuen ermöglichen. Die automatische Rekonstruktion metabolischer Netzwerke ist bestens dafür geeignet, diese großen Datenmengen auszuwerten. Eine mathematische Formulierung der Rekonstruktion als Optimierungsproblem wird vorgestellt, die sowohl bereits vorhandenes Wissen als auch theoretische Vorhersagen verschiedenster bioinformatischer Methoden berücksichtigt. Die rekonstruierten Netzwerke sind hinsichtlich möglichst großer und plausibler Zusammenhangskomponenten hin optimiert, um fragmentierte und isolierte Teilnetzwerke zu vermeiden. Als Beispiel dient die Rekonstruktion der Saccharosesynthese in Chlamydomonas reinhardtii. Es wird gezeigt, dass das Problem sehr rechenintensiv ist und somit Approximationsalgorithmen erforderlich macht. Das 'inverse scope' Problem hat als Optimierungsziel, für ein gegebenes metabolisches Netzwerk die minimale Menge notwendiger Metabolite zu bestimmen, um eine ebenfalls gegebene Menge von gewünschten Zielmetaboliten zu produzieren. Diese Zielmetabolite können entweder durch experimentellen Messungen festgelegt werden, oder sie sind die gewünschten Endprodukte einer biotechnologischen Anwendung. Es wird gezeigt, dass das 'inverse scope' Problem rechenintensiv ist. Allerdings wird angenommen, dass die Berechnungskomplexität stark von der Anzahl gerichteter Zyklen innerhalb des metabolischen Netzwerkes abhängt. Dies könnte die Entwicklung effizienter Approximationsalgorithmen ermöglichen. Unter der Annahme von Massenwirkungskinetiken erlaubt es die 'chemical reaction network theory' (CRNT), anhand der Struktur metabolischer Netzwerke Rückschlüsse auf Multistabilität zu ziehen. Auch weitere Kinetiken können durch Modellierung von Enzymmechanismen mit berücksichtigt werden. CRNT wird zum Vergleich von mehreren Modellen des Calvinzyklus, welche sich in Größe und Abstraktionsniveau unterscheiden, verwendet. Obwohl für kleinere Modelle Ergebnisse erzielt werden, erlauben es die verfügbaren Theoreme und Algorithmen der CRNT nicht, Aussagen für größere Modelle zu machen, da die gegenwärtigen Implementierungen der Algorithmen an ihre Berechnungsgrenzen stoßen. Sind sowohl die Stoichiometrie eines metabolischen Netzwerkes, als auch die Metabolitkonzentrationen und Flüsse im stationären Zustand bekannt, so kann 'structural kinetic modelling' angewandt werden, um das dynamische Verhalten des Netzwerkes zu analysieren, selbst wenn die expliziten Ratengleichung unbekannt sind. Dieser Ansatz wird verwendet, um den stabilisierenden Einfluss allosterischer Regulation in menschlichen Erythrozyten zu untersuchen. Des weiteren werden die Reaktionen anhand ihrer Bedeutung hinsichtlich Stabilität im stationären Zustand angeordnet. Die wichtigsten Reaktionen bezüglich dieser Ordnung sind Hexokinase, Phosphofructokinase und Pyruvatkinase, welche bekanntermaßen stark reguliert und irreversibel sind. Kinetische Modelle, die auf generischen Ratengleichung beruhen, werden mit detaillierten Referenzmodellen für Erythrozyten und Hepatozyten verglichen. Die generischen Modelle simulieren das Verhalten nur in der Nähe eines gegebenen stationären Zustandes recht gut. Der zuvor erwähnte Ansatz, wichtige Reaktionen bezüglich Stabilität zu identifizieren, wird zur Bestimmung von Schlüsselreaktionen genutzt. Diese Schlüsselreaktionen werden im Detail modelliert, während für alle anderen Reaktionen weiterhin generische Ratengleichung verwendet werden. Die so entstandenen Hybridmodelle können das Verhalten des Referenzmodells signifikant besser beschreiben. Die Hybridmodelle können als Ausgangspunkt zur Erstellung genomweiter kinetischer Modelle dienen. KW - metabolische Netzwerke KW - Modellierung KW - Struktur KW - Dynamik KW - Bioinformatik KW - metabolic networks KW - modelling KW - structure KW - dynamics KW - bioinformatics Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-32397 ER -