Untersuchung von `objective functions´ in S. cerevisiae

In den letzten 10 Jahren hat sich die Forschung im Bereich der molekularen Biologie fast ausschließlich mit der Theorie der "deterministischen Genetik" befasst, welche einen direkten Zusammenhang zwischen Genen, Proteinen und deren Zellfunktion in Verbindung mit der Reaktion der Zelle auf äußere Einflüsse beschreibt. Wenig ist bekannt wie die Zelle Signale, die von verschiedenen Rezeptoren ausgelöst werden, in physikalische Reaktionen umwandelt. Grund dafür ist, dass es wenige experimentelle Daten über biologische Systeme gibt, die es ermöglicht hätten mathematische Modelle zu generieren, die das dynamische Verhalten solcher Systeme simulieren könnten. Der Bereich der systemischen molekularen Biologie ist eine Wissenschaft, die sich mit der Erforschung dynamischer Netzwerke beschäftigt und dadurch das Potential hat, Probleme, die bei der Forschung der "deterministischen Genetik" brisant geworden sind, zu lösen. Die systemische molekulare Biologie verbindet die Verwendung mathematischer Modelle und Hoch-Durchsatz "Omics"-Daten. Die Entwicklung eines auf diesen Daten basierendes Modell würde es ermöglichen, die Komplexizität und Interaktionen verschiedener Teile des Gesamtsystems (die Zelle) verstehen zu lernen. In vorliegendem Projekt werden die prädiktiven Kapazitäten von linearen und nicht-linearen Netzwerk Zielsetzungen mittels Vergleich von FBA (Flux Balance Analysis) basierender metabolischer Fluss-Vorhersagen unter Verwendung von "Metabolomics" und " 13C-markierter Fluss Daten" von Saccharomyces cerevisiae untersucht. Hierbei wird das Verhalten von Hefe gegenüber 5 verschiedenen Reaktions-bedingungen (aerobe Batch-Kulturen, mit Glucose, Galactose, Ethanol und Succinat; 5g/L; mit Glucose auch 0,5g/L) gemessen. Der Hauptfokus dieses Projektes liegt auf der systematischen Untersuchung eines Sets von "Zielfunktionen" (objective functions) und allen möglichen Permutationen, unter der Berücksichtigung von zusätzlich vorgegebenen Einschränkungen, damit es möglich ist, "in-vivo" Flüsse mittels "in-silico" Flüssen vorherzusagen. Des weiteren geben quantitative Metabolomics Daten und die Untersuchung von 13C-Fluss-Richtungen, basierend auf denselben Wachstumsbedingungen wie oben beschrieben, in Kombination mit dem mathematischen Modell der so genannten NET-Analyse (Network-embedded thermodynamic anaylsis), Aufschlüsse über möglicherweise regulierte metabolische Reaktionen. Dies sollte neue Einblicke in das metabolische Netzwerk von S. cerevisiae geben. Der Schwerpunkt liegt auf der Erforschung allgemeiner Prinzipien, wie der "Metabolismus" und dessen Regulation ablaufen können. Durch die Kombination der zwei beschriebenen Computer-Modelle (FBA- und NET-Analyse) konnten bereits fundamentale Erkenntnisse über den Metabolismus und dessen Regulation in Bakterien, wie Escherichia coli, gewonnen werden. Saccharomyces cerevisiae repräsentiert einen signifikant komplexeren Organismus und mittels dieses Projektes wird das erste Mal verglichen, ob solch simple Prinzipien von Bakterien einfach auf höhere Organismen (Eukaryoten), wie Hefe Zellen, übertragen werden können.