@phdthesis{Schwarz2008, author = {Schwarz, Roland}, title = {Modellierung von Metabolismus, Transkriptom und Zellentwicklung bei Arabidopsis, Listerien und anderen Organismen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-27622}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2008}, abstract = {Im gleichen Maße wie informatisches Wissen mehr und mehr in den wissenschaftlichen Alltag aller Lebenswissenschaften Einzug gehalten hat, hat sich der Schwerpunkt bioinformatischer Forschung in st{\"a}rker mathematisch und informatisch-orientierte Themengebiete verschoben. Bioinformatik heute ist mehr als die computergest{\"u}tzte Verarbeitung großer Mengen an biologischen Daten, sondern hat einen entscheidenden Fokus auf der Modellierung komplexer biologischer Systeme. Zur Anwendung kommen hierbei insbesondere Theorien aus dem Bereich der Stochastik und Statistik, des maschinellen Lernens und der theoretischen Informatik. In der vorliegenden Dissertation beschreibe ich in Fallstudien die systematische Modellierung biologischer Systeme aus einem informatisch - mathematischen Standpunkt unter Anwendung von Verfahren aus den genannten Teilbereichen und auf unterschiedlichen Ebenen biologischer Abstraktion. Ausgehend von der Sequenzinformation {\"u}ber Transkriptom, Metabolom und deren regulatorischer Interaktion hin zur Modellierung von Populationseffekten werden hierbei aktuelle biologische Fragestellungen mit mathematisch - informatischen Modellen und einer Vielzahl experimenteller Daten kombiniert. Ein besonderer Augenmerk liegt dabei auf dem Vorgang der Modellierung und des Modellbegriffs als solchem im Rahmen moderner bioinformatischer Forschung. Im Detail umfassen die Projekte (mehrere Publikationen) die Entwicklung eines neuen Ansatzes zur Einbettung und Visualisierung von Multiplen Sequenz- und Sequenz-Strukturalignments, illustriert am Beispiel eines Hemagglutininalignments unterschiedlicher H5N1 Varianten, sowie die Modellierung des Transkriptoms von A. thaliana, bei welchem mit Hilfe einer kernelisierten nicht-parametrischen Metaanalyse neue, an der Infektionsabwehr beteiligten, Gene ausfindig gemacht werden konnten. Desweiteren ist uns mit Hilfe unserer Software YANAsquare eine detaillierte Untersuchung des Metabolismus von L. monocytogenes unter Aktivierung des Transkriptionsfaktors prfA gelungen, dessen Vorhersagen durch experimentelle 13C Isotopologstudien belegt werden konnten. In einem Anschlußprojekt war der Zusammenhang zwischen Regulation des Metabolismus durch Regulation der Genexpression und der Fluxverteilung des metabolischen Steady- State-Netzwerks das Ziel. Die Modellierung eines komplexen organismischen Ph{\"a}notyps, der Zellgr{\"o}ßenentwicklung der Diatomee Pseudo-nitzschia delicatissima, schließt die Untersuchungen ab.}, subject = {Bioinformatik}, language = {de} } @phdthesis{Kirschke2008, author = {Kirschke, Stefanie}, title = {Bilanzierung des Methanaustauschs zwischen Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re in Periglazialr{\"a}umen mit Hilfe von Fernerkundung und Modellen am Beispiel des Lena Deltas}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-29024}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2008}, abstract = {Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in {\"O}kosystemen der hohen n{\"o}rdlichen Breiten k{\"o}nnen teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der r{\"a}umlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostb{\"o}den zur{\"u}ckgef{\"u}hrt werden. Methan ist ein global abundantes atmosph{\"a}risches Spurengas, welches signifikant zur Erw{\"a}rmung der Atmosph{\"a}re beitr{\"a}gt. Aufgrund der hohen Sensibilit{\"a}t des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landfl{\"a}chen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsans{\"a}tzen f{\"u}r die Bestimmung der Quellst{\"a}rke nordsibirischer permafrostbeeinflusster {\"O}kosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit pr{\"a}sentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosph{\"a}re, Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re, welche zu Methanemissionen aus Permafrostb{\"o}den f{\"u}hren, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanfl{\"u}sse auf ein gr{\"o}ßeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgef{\"u}hrt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird f{\"u}r die Berechnung der Nettoprim{\"a}rproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß f{\"u}r die Substratverf{\"u}gbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter f{\"u}r das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanfl{\"u}sse einer gegebenen Bodens{\"a}ule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen - molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskul{\"a}re Pflanzen - ber{\"u}cksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist f{\"u}r Permafrostbedingungen modifiziert, indem das t{\"a}gliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode ber{\"u}cksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datens{\"a}tzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatens{\"a}tze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zus{\"a}tzliche Eingangsdaten f{\"u}r beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird f{\"u}r die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. R{\"u}ckfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgr{\"o}ßen f{\"u}r die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundra{\"o}kosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanfl{\"u}sse validiert, welche w{\"a}hrend der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im s{\"u}dlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut f{\"u}r Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgef{\"u}hrt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch {\"O}kosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanfl{\"u}sse sowie der in situ Messungen zeigen gute {\"U}bereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modelluntersch{\"a}tzung von etwa 10\%.}, subject = {Methanemission}, language = {de} }