Statistische Modellierung und Analyse biologischer Netzwerke

• Antragsteller: Professor Dr. Johannes Berg
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung von 2006 bis 2010
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 13575000

Die zentrale Frage dieses Forschungsvorhabens lautet: Was können wir aus der wachsenden Menge von genomweiten Daten über die Funktion und Evolution von biologischen Netzwerken lernen? Über jenes koordinierte Zusammenspiel von Genen, das die Differenzierung und Spezialisierung von Zellen erlaubt, obwohl jede Zelle eines Organismus eine identische Kopie des Genoms enthält, und dessen Komplexität vermutlich die Entstehung und Diversität höherer Lebewesen ermöglicht. Experimentelle Daten über regulatorische Wechselwirkungen von Genen, über Interaktionen von Proteinen und über metabolische Netzwerke wachsen stetig. Wie entsteht aus der Verknüpfung einzelner Gene das komplexe regulatorische Netzwerk mit seiner Fähigkeit zum Beispiel auf Umweltveränderungen zu reagieren und den Zellzyklus zu steuern? Wie unterscheiden sich biologische Netzwerke in verschiedenen Organismen, und welche ihrer Teile bleiben über große evolutionäre Distanzen erhalten? Auf der theoretischen Seite wird dazu ein genomweites Modell des regulatorischen Netzwerkes entwickelt, das auf der molekularen Basis der Genregulation aufbaut. Dabei werden Konzepte und Methoden der statistischen Mechanik ungeordneter Systeme verwendet. Auf der `experimentellen¿ Seite werden diese statistischen Modelle zur Analyse experimenteller Daten verwendet, zum Beispiel zur Rekonstruktion des regulatorischen Netzwerkes aus Expressionsdaten und zum quantitativen Vergleich von biologischen Netzwerken unterschiedlicher Spezies.

• DFG-Verfahren: Emmy Noether-Nachwuchsgruppen