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Zusammenfassung Microbiome Modeling I
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Microbiome Modeling I
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Microbiome Modeling II: dynamic approaches – VL13Dynamische Ansätze in der Modellierung von Mikrobiomen berücksichtigen die zeitliche
Entwicklung von Populationen und ihre Wechselwirkungen. Im Gegensatz zu den stationären
Ansätzen, die den Fokus auf den stationären Zustand legen, erfassen dynamische Modelle
die Veränderungen im Laufe der Zeit, was insbesondere für die Simulation von
Wachstumskinetiken, Wechselwirkungen und Reaktionen auf Umweltveränderungen wichtig
ist.
Diese dynamischen Ansätze können verschiedene Formen annehmen, darunter:
1. **Dynamische FBA (dFBA)**: Eine Erweiterung der herkömmlichen FBA, die zeitabhängige
Zustände berücksichtigt, indem sie die Flüsse im Stoffwechselmodell als Funktion der Zeit
betrachtet. Dies ermöglicht die Simulation von Wachstumsraten im Zeitverlauf sowie die
Reaktionen auf zeitlich veränderliche Umweltbedingungen.
2. **Agentenbasierte Modelle (ABM)**: Diese Modelle betrachten die einzelnen Zellen oder
Agenten innerhalb einer Population und modellieren ihre Interaktionen auf individueller
Ebene. ABM können nützlich sein, um mikrobielle Gemeinschaften zu untersuchen, in denen
heterogene Verhaltensweisen und räumliche Strukturen eine Rolle spielen.
3. **Gleichungsbasierte Modelle**: Diese Modelle verwenden Differentialgleichungen, um
die Veränderungen der Konzentrationen von Metaboliten, Zellen oder anderen Variablen im
Laufe der Zeit zu beschreiben. Sie können detaillierte Einblicke in die dynamischen Prozesse
in mikrobiellen Gemeinschaften bieten, erfordern jedoch oft umfangreiche experimentelle
Daten zur Parametrisierung.
4. **Stochastische Modelle**: Diese Modelle berücksichtigen Zufallsereignisse und
Unsicherheiten, die in mikrobiellen Systemen auftreten können. Sie können verwendet
werden, um die Variabilität in der Populationsdynamik und die Auswirkungen von Störungen
oder zufälligen Ereignissen zu untersuchen.
Die Wahl des geeigneten dynamischen Modells hängt von den spezifischen Fragestellungen
ab, die untersucht werden sollen, sowie von der Verfügbarkeit von experimentellen Daten
zur Modellkalibrierung und -validierung. Dynamische Ansätze ermöglichen es, zeitliche
Veränderungen und komplexe Wechselwirkungen in mikrobiellen Gemeinschaften besser zu
verstehen und sind daher für die Vorhersage von Verhaltensweisen unter sich ändernden
Bedingungen von entscheidender Bedeutung.
Classic FBA
Beim klassischen Flux-Balance-Ansatz (FBA) handelt es sich um eine Methode in der
metabolischen Modellierung, die darauf abzielt, das Wachstum und den Stoffwechsel von
Organismen zu modellieren. Im FBA werden metabolische Reaktionen und ihre Flussraten in
einem mathematischen Modell dargestellt. Hier sind einige Hauptmerkmale des klassischen
FBA:
1. **Eingabe (Input)**: Das Modell erhält Informationen über die Umweltbedingungen,
insbesondere die verfügbaren Nährstoffe. Diese werden durch obere Grenzen für die
, Aufnahmereaktionen charakterisiert, die den maximalen Fluss von Substraten in das System
darstellen.
2. **Berechnung des Flusses (Flux Calculation)**: Das Modell verwendet die optimale
Lösung eines linearen Optimierungsproblems, um die Flussraten durch jede metabolische
Reaktion zu bestimmen. Das Ziel ist es, einen Flusszustand zu finden, der das Wachstum des
Organismus maximiert, während die metabolischen Beschränkungen und die
Umweltbedingungen berücksichtigt werden.
3. **Output**: Die resultierenden Flussraten repräsentieren die metabolische Aktivität des
Organismus unter den gegebenen Bedingungen. Dies umfasst die spezifische Wachstumsrate
(μ) sowie die Aufnahmeraten für verschiedene Nährstoffe und die Sekretionsraten von
Metaboliten.
4. **Anwendung**: Der klassische FBA wird häufig verwendet, um die
Wachstumseigenschaften von Mikroorganismen unter verschiedenen Umweltbedingungen
vorherzusagen. Es kann für die Identifizierung von potenziell optimalen
Wachstumsbedingungen, für die Vorhersage von Stoffwechselprodukten und für die gezielte
Manipulation von Stoffwechselwegen in der Biotechnologie eingesetzt werden.
Insgesamt ermöglicht der klassische FBA eine systematische Analyse des Stoffwechsels von
Organismen unter verschiedenen Umweltbedingungen und hat breite Anwendungen in der
biologischen Forschung und industriellen Anwendungen gefunden.
Dynamic FBA
Die dynamische Flux-Balance-Analyse (Dynamic FBA) ist eine Erweiterung des klassischen
FBA-Ansatzes, die es ermöglicht, zeitabhängige Veränderungen im Stoffwechsel von
Organismen zu modellieren. Hier sind die Hauptmerkmale der dynamischen FBA:
1. **Simulationsansatz**: Im Gegensatz zum statischen Ansatz des klassischen FBA, der von
einem stationären Flusszustand ausgeht, erlaubt die dynamische FBA die Simulation des
Stoffwechselverhaltens im Laufe der Zeit, insbesondere während des Batch-Wachstums in
einem Bioreaktor.
2. **Schlüsselannahme**: Eine Schlüsselannahme der dynamischen FBA ist, dass das steady-
state-Prinzip von FBA für kurze Zeitintervalle gültig ist. Das bedeutet, dass die metabolischen
Flussraten und die Biomassekonzentration im Reaktor während eines kurzen Zeitintervalls als
konstant angesehen werden können.
3. **Simulationsschritte**: Um den zeitlichen Verlauf des Stoffwechsels zu simulieren,
beginnt die dynamische FBA mit Anfangsbedingungen (z. B. Anfangskonzentrationen von
Substrat und Biomasse) zu einem bestimmten Zeitpunkt. Dann wird das FBA-Problem gelöst,
um die Flussraten für den aktuellen Zustand zu bestimmen. Diese Werte werden verwendet,
um den Zustand des Systems im nächsten Zeitschritt zu aktualisieren.
4. **Iteration**: Dieser Prozess wird über aufeinanderfolgende Zeitintervalle iteriert, um den
zeitlichen Verlauf des Stoffwechsels im Bioreaktor zu simulieren. Dabei werden die Flussraten
und die Biomassekonzentration basierend auf den aktuellen Bedingungen im System
aktualisiert.
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