Online Publikation - im ZESS - Universität Siegen

KAPITEL 3
Modellierung metabolischer Netzwerke
In der Übersicht von Abb. 1.3 behandelt dieses Kapitel den Punkt B (bereits vorhan-
denes biologisches Wissen) und Punkt C (die darauf aufbauende Modellbildung). In
diesem Kapitel werden nach einer kurzen Einführung zunächst prinzipielle Vorge-
hensweisen bei der Modellbildung vorgestellt (Abschnitt 3.1). Dann wird nochmals
(vgl. Kapitel 1.2 und Abb. 1.1) die eigentliche Problematik bei der Modellbildung bio-
logischer Systeme aufgegriffen. die durch Messdaten wieder handhabbar wird (Ab-
schnitt 3.2). Abschnitt 3.3 führt die vereinfachenden Modellannahmen auf, auf denen
die Bestandteile und Struktur der metabolischen Modelle (Abschnitten 3.4 bis 3.6) die-
ser Arbeit basieren. Darauf aufbauend werden in Abschnitt 3.7 die Modell-ODEs dar-
gestellt. Schließlich führt Abschnitt 3.8 den Einsatz von Splines ein, durch den System-
grenzen auf Basis von Messdaten frei gewählt werden können.
3.1. Modellierung komplexer Systeme
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
Modelle sind vereinfachte Darstellungen eines Systems. Es gibt sie in materieller Form,
wie z. B. ein Modellflugzeug, aber auch in abstrakter Form als mathematisches Mo-
dell. Letztere sind in allen möglichen Bereichen im Einsatz wie z. B. in Elektrotechnik,
Maschinenbau, Wirtschaftswissenschaften oder in der Metereologie. Mit einem Mo-
dell wird ein Ausschnitt eines realen Systems beschrieben, um damit eine bestimmte
Fragestellung zu bearbeiten. Diese Ausschnitte bestehen aus Prozessen und ihren In-
teraktionen, die dann mit Hilfe eines Satzes von ODEs formuliert werden.
Das Modell ist das Herzstück der Simulation und damit ein entscheidender Faktor
für die Aussagekraft der Ergebnisse. Genauso wie für andere Anwendungsgebiete gilt
auch für die Modellbildung der Leitsatz: ” So einfach wie möglich und so komplex wie
nötig“ . Es sollte so wenig wie möglich aus dem realen System beschreiben, um nicht
unnötigerweise eine hohe Rechenzeit zu benötigen, aber so viel wie nötig, um nicht
entscheidende Faktoren der Fragestellung zu vernachlässigen.