Dr. Dirk Drasdo


IZBI, Uni Leipzig


Thema: Individual-cell based modeling of multi-cellular assemblies: A step towards computational tissues


Termin: 12. Mai 2005


Betreuung: Prof. Stadler


Abstract:


Die aufsehenserregenden Fortschritte in molekularer Biologie, Biochemie, Biophysik, Biotechnologie und Medizin haben zu einer Flut von quantitativer und qualitativer Information in den Lebenswissenschaften geführt, die viele Skalen vom einzelnen Molekül bis zum Organismus beinhalten.


Viele Disziplinen, wie die Bioinformatik, die Biophysik, oder die Mathematische Biologie haben ihre Aktivitäten auf die Herausforderung konzentriert, die den Daten unterliegenden funktionalen Beziehungen zu verstehen. Ein geeignetes Modellierungskonzept, daß die molekulare Information mit den dynamische Prozessen des Organismus verbindet, muß in der Lage sein, die dynamischen Verbindungen auf jedem funktionalen Level von Genom, Proteom, Zellen, Gewebe und Organismen einzubeziehen.


Während Methoden und Konzepte auf dem subzellulären Level zur Modellierung von genetischer oder metabolischer Regulation z.T. etabliert sind, befindet sich die Entwicklung von Modellierungskonzepten zur Simulation multizellulärer Systeme, wie Tumoren, regenerative Gewebe, Entwicklungsbiologische Systeme und Bakterienpopulationen, die die Einbeziehung von Information auf dem subzellulären Level erlauben, noch in einem frühen Stadium. Wir stellen hier eine Klasse von Modellen vor, in der Zellen durch wenige zellbiologische, zellbiophysikalische und zellkinetische Parameter beschrieben werden.


Wie zeigen durch Computersimulationen für wachsende Monoschichten, multizelluläre Spheroide, die Faltung von Darmkrypten und Systeme in der frühen Embryonalentwicklung, wie diese Modellklasse verwendet werden kann, um experimentelle Beobachtungen in multizellulären Systemen zu analysieren und zu erklären.


Wir illustrieren, wie ausgehend von dieser Modellklasse vereinfachte Modelle für multizelluläre Systeme, wie Zelluläre Automaten konstruiert werden können, um biologische Parameterbereiche zu erreichen, die ansonsten aus Rechenzeitgründen nicht untersucht werden könnten.


Abschließend geben wir einen kurzen Ausblick, wie die Information auf dem subzellulären Level in Einzelzell-Modelle integriert werden kann.


Link: http://www.izbi.uni-leipzig.de/projekte/themenkomplex2.html


 
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