Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

29.05.2007 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 1 Biochemische Netzwerke und ihre Evolution.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "29.05.2007 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 1 Biochemische Netzwerke und ihre Evolution."—  Präsentation transkript:

1 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 1 Biochemische Netzwerke und ihre Evolution

2 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 2 Inhalt Einführung Einführung Begriffe und Definitionen Begriffe und Definitionen Biochemische Reaktionen Biochemische Reaktionen Biochemische Pfade und Netzwerke Biochemische Pfade und Netzwerke Modellierung biochemischer Netze Modellierung biochemischer Netze

3 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 3 Inhalt Evolution Evolution Gendrift vs. natürliche Selektion Gendrift vs. natürliche Selektion Evolution biochemischer Netze Evolution biochemischer Netze Quellen Quellen

4 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 4 Einführung Biologie: die Wissenschaft vom Leben (vom griech. bios - das Leben und logos – die Lehre) Betrachtung des Lebens zwischen mikroskopischer und makroskopischer Ebene Biochemische Reaktionen auf mikroskopischer Ebene

5 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 5 Begriffe und Definitionen Katalysator (vom griech. katálysis - Auflösung) mit Einfluss auf die Reaktionsgeschwindigkeit Änderung der Aktivierungsenergie Einfluss auf die Kinetik chemischer Reaktionen, aber kein Einfluss auf deren Thermodynamik

6 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 6 Begriffe und Definitionen Abbildung 1: Reaktionsverlauf mit (dicke Linie) und ohne Katalysator (entnommen aus [1])

7 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 7 Begriffe und Definitionen Enzyme, auch Biokatalysatoren: für den Stoffwechsel unverzichtbar Enzyme, auch Biokatalysatoren: Proteine, die die Umsetzung anderer Moleküle (Substrate) katalysieren; für den Stoffwechsel unverzichtbar wirken auch bei Temperaturen weit unter 100 °C wirken auch bei Temperaturen weit unter 100 °C substratspezifische Wirkung substratspezifische Wirkung

8 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 8 Begriffe und Definitionen Coenzym: Coenzym: niedermolekulares organisches Molekül (kein Protein) oder ein Metallion DNA: Trägerin der Erbinformationen Gen: DNA-Abschnitt, der für die Syn- these eines funktionsfähigen biolo- gischen Produkts erforderlich ist

9 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 9 Begriffe und Definitionen Cosubstrate: Kofaktoren, deren Umsetzung durch ein Enzym-Molekül mit der Umsetzung des Substrats gekoppelt sind Cosubstrate: Kofaktoren, deren Umsetzung durch ein Enzym-Molekül mit der Umsetzung des Substrats gekoppelt sind wichtigste Cosubstrate: ATP, ADP, wichtigste Cosubstrate: ATP, ADP, NAD+, NADP+, FAD, NADH, NADPH, FADH2, Pyridoxalphosphat der Trans- aminase

10 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 10 Biochemische Reaktionen Änderung chemischer Elemente und Verbindungen Änderung chemischer Elemente und Verbindungen werden indirekt durch Gene beschrieben dienen der Erzeugung von Energie, der Synthese von Substanzen, dem Wachstum, der Vermehrung und zur Reaktion auf Umwelteinflüsse

11 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 11 Biochemische Reaktionen aus Edukten werden Produkte aus Edukten werden Produkte Edukt + Edukt Produkt + Produkt sind reversibel Gleichgewicht zwischen Edukten und Produkten Produkt kann Edukt für nachfolgende Reaktion sein

12 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 12 Biochemische Reaktionen Reaktionsgeschwindigkeit oft durch Enzyme beeinflusst Reaktionsgeschwindigkeit oft durch Enzyme beeinflusst keine Änderung des Reaktionsgleich- gewichts keine Änderung des Reaktionsgleich- gewichts

13 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 13 Biochemische Pfade und Netzwerke Pfad ist eine abstrakte Modellierung von aufeinander folgenden chemi- schen Reaktionen in einer Zelle Sequenz von Reaktionen R1,...,Rn zur Umsetzung einer Substanz in eine andere, wird biochemischer Reaktions- weg genannt

14 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 14 Biochemische Pfade und Netzwerke für alle 1 i < n mindestens ein Produkt der Reaktion i Edukt der Reaktion i +1 geschlossene und offene Zyklen als Sonderfälle Zyklus liegt vor, wenn sich eine Folge von Reaktionen nach wenigen Schrit- ten wiederholt

15 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 15 Biochemische Pfade und Netzwerke Abbildung 2: geschlossener Zyklus (entnommen aus [2] S.48)

16 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 16 Biochemische Pfade und Netzwerke Abbildung 3: offener Zyklus (entnommen aus [2] S.48)

17 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 17 Biochemische Pfade und Netzwerke zwei Arten von biochemischen Pfaden zwei Arten von biochemischen Pfaden biochemische Pfade metabolische Pfaderegulatorische Pfade Anabolismus (Assimilation) Katabolismus (Dissimilation)

18 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 18 Biochemische Pfade und Netzwerke metabolische Pfade: alles was den Stoffwechsel betrifft metabolische Pfade: alles was den Stoffwechsel betrifft Anabolismus: Aufbau körpereigener Substanzen unter Energieverbrauch, z.B. Photosynthese Anabolismus: Aufbau körpereigener Substanzen unter Energieverbrauch, z.B. Photosynthese 6 CO H 2 O + Energie ===> C 6 H 12 O O 2

19 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 19 Biochemische Pfade und Netzwerke Katabolismus: Abbau körpereigener Substanzen zur Energiegewinnung, z.B. Glycolyse Katabolismus: Abbau körpereigener Substanzen zur Energiegewinnung, z.B. Glycolyse C 6 H 12 O O 2 ===> 6 CO H 2 O + Energie regulatorische Pfade: regulatorische Pfade: Kontrollmechanismen in der Genex – pression

20 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 20 Biochemische Pfade und Netzwerke Stoffwechsel ist das Gesamtnetzwerk der in einer Zelle ablaufenden Reak- tionen Gesamtheit aller biochemischen Reak- tionswege

21 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 21 Biochemische Pfade und Netzwerke Abbildung 4: (entnommen aus [3]) Abbildung 4: Ausschnitte aus dem Biochemical Pathways-Poster der Fa. Boehringer Mannheim (entnommen aus [3])

22 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 22 Biochemische Pfade und Netzwerke autokatalytisch: Netzwerk produziert seine eigenen Katalysatoren autokatalytisch: Netzwerk produziert seine eigenen Katalysatoren katalytische Abgeschlossenheit: autokatalytisches Netzwerk, bei dem die Reaktionen in Zeiträumen ablau- fen, die in der gleichen Größen- ordnung wie Lebensprozesse liegen

23 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 23 Biochemische Pfade und Netzwerke Abbildung 5: einfaches autokatalytisches System (entnommen aus [4])

24 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 24 Biochemische Pfade und Netzwerke S. Kauffman: "Der Ursprung des Lebens besteht... in der katalytischen Abgeschlossenheit, die ein Gemenge von Molekülarten erzielt. Jede Molekülart für sich genommen ist tot. Doch sobald sich das kollektive Sys- tem der Moleküle katalytisch abgeschlos- sen hat, ist es lebendig."

25 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 25 Biochemische Pfade und Netzwerke Ansatz zur Modellierung eines Zufalls- graphen nach S. Kauffman: Ansatz zur Modellierung eines Zufalls- graphen nach S. Kauffman: man gebe Menge von Knoten vor wähle 2 beliebige Knoten aus, verbinde sie durch eine Kante und lege sie zurück

26 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 26 Biochemische Pfade und Netzwerke ziehe erneut 2 Knoten und verbinde diese, usw. bis gewünschte Anzahl von Kanten erreicht Entstehung von Clustern mit zunehmender Kantenanzahl

27 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 27 Biochemische Pfade und Netzwerke bei Verhältnis von Kanten zu Knoten > 0,5 : Kristallisation des Netzwerks, d.h. die meisten Knoten zu einer einzigen Komponente verbunden

28 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 28 Biochemische Pfade und Netzwerke herauskristallisierte Komponente bei genügend vielen Knoten in der Regel autokatalytisch abgeschlossen herauskristallisierte Komponente bei genügend vielen Knoten in der Regel autokatalytisch abgeschlossen S. Kauffman: " Ein solches Netz, so zeigt sich, ist fast immer autokatalytisch – fast immer selbst erhaltend, also ´am Leben´. "

29 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 29 Modellierung biochemischer Netze als Graphen als Graphen Edukte und Produkte als Knoten Edukte und Produkte als Knoten Reaktionen als Kanten Reaktionen als Kanten C 6 H 12 O O 2 6 CO H 2 O + Energie

30 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 30 Modellierung biochemischer Netze als Petrinetz als Petrinetz Plätze als Edukte und Produkte Plätze als Edukte und Produkte Marken als Konzentrationen der Edukte und Produkte Marken als Konzentrationen der Edukte und Produkte Transitionen als Reaktionen Transitionen als Reaktionen

31 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 31 Modellierung biochemischer Netze Abbildung 6: reduziertes Glycolyse-Netzwerk (entnommen aus [5] S.60) aus [5] S.60)

32 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 32 Modellierung biochemischer Netze KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) drei miteinander verknüpfte Datenban- ken Ligand: Informationen zu chemischen Verbindungen, Enzymen und Reak- tionen

33 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 33 Modellierung biochemischer Netze P PATHWAY: graphische Darstellung der Reaktionswege und Listen der Enzyme und Reaktionen GENES: Genkataloge aller vollständig sequenzierten Genome und einiger unvollständig sequenzierter Genome sowie Listen der Gene

34 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 34 Modellierung biochemischer Netze Abbildung 7: Pathway der Glycolyse (entnommen aus [6])

35 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 35 Evolution Evolution nach : Evolution nach Lamarck : Theorie einer allmählichen "Evolution" (Ent- wicklung) die Veränderungen haben mit funk- tionaler Anpassung zu tun und hängen von der Intensität des Gebrauchs be- stimmter Organe (z.B. Giraffenhals) ab Vererbung angelernter Eigenschaften

36 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 36 Evolution Evolution nach Darwin: Veränderung der vererbbaren Merkmale einer Popu- lation von Lebewesen von Generation zu Generation Veränderung steht in Zusammenhang mit der Anpassung (adaptation) der Individuen einer Art an die Erforder- nisse ihrer Umwelt

37 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 37 Evolution Individuelle Merkmale in Genen ko- diert bei der Fortpflanzung kopiert und an den Nachwuchs weitergegeben (Rekombination) bei der Fortpflanzung kopiert und an den Nachwuchs weitergegeben (Rekombination) durch Mutationen Entstehen unter- schiedlicher Varianten (Allele) der Gene

38 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 38 Evolution daraus resultierend erblich bedingte Unterschiede zwischen Individuen daraus resultierend erblich bedingte Unterschiede zwischen Individuen Änderung der Häufigkeit der Allele einer Population durch natürliche Selektion oder Gendrift Änderung der Häufigkeit der Allele einer Population durch natürliche Selektion oder Gendrift

39 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 39 Evolution Rekombination: Rekombination: Vermischung der elterlichen Erbinformation, bei der Sequenzabschnitte zwischen homo- logen Chromosomen ausgetauscht und neu verteilt werden (crossing over)

40 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 40 Evolution Abbildung 8: verschiedene Typen des crossing over (entnommen aus [1])

41 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 41 Evolution natürliche Selektion: entsteht aus den unterschiedlichen Reproduktionserfol- gen der Individuen einer Population natürliche Selektion: entsteht aus den unterschiedlichen Reproduktionserfol- gen der Individuen einer Population innerhalb von Populationen und zwi- schen Arten eine natürliche, vererb- bare Variabilität innerhalb von Populationen und zwi- schen Arten eine natürliche, vererb- bare Variabilität

42 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 42 Evolution die Anzahl der Nachkommen der Individuen viel höher als die Kapazität des jeweiligen Lebensraumes Konkurrenz die Anzahl der Nachkommen der Individuen viel höher als die Kapazität des jeweiligen Lebensraumes Konkurrenz Überlebens- und Reproduktionserfolge der Individuen einer Population daher unterschiedlich Überlebens- und Reproduktionserfolge der Individuen einer Population daher unterschiedlich

43 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 43 Evolution Weitergabe der vererbbaren Merkmale durch die erfolgreich reproduzierenden Individuen einer Generation Weitergabe der vererbbaren Merkmale durch die erfolgreich reproduzierenden Individuen einer Generation Erhöhung der genetischen Fitness (survival of the fittest) Erhöhung der genetischen Fitness (survival of the fittest)

44 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 44 Evolution Gendrift: Veränderung der zufälligen Verteilung von Genen durch zufälligen Verlust oder Erwerb von nichtadapti- ven Allelen innerhalb einer Population Gendrift: Veränderung der zufälligen Verteilung von Genen durch zufälligen Verlust oder Erwerb von nichtadapti- ven Allelen innerhalb einer Population mit für die Bildung von Arten verant- wortlich (abgeschnittene Zufallspopu- lation) mit für die Bildung von Arten verant- wortlich (abgeschnittene Zufallspopu- lation)

45 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 45 Gendrift vs. natürliche Selektion gleichzeitig wirkende Evolutionsfak- toren gleichzeitig wirkende Evolutionsfak- toren basieren auf der Änderung der Zusam- mensetzung des Genpools basieren auf der Änderung der Zusam- mensetzung des Genpools Veränderungen unabhängig davon, ob sie vorteilhaft oder nachteilig auf den Phänotyp wirken (Gendrift) Veränderungen unabhängig davon, ob sie vorteilhaft oder nachteilig auf den Phänotyp wirken (Gendrift)

46 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 46 Gendrift vs. natürliche Selektion Gendrift zufallsbedingt und unabhän- gig von genetischer Fitness Gendrift zufallsbedingt und unabhän- gig von genetischer Fitness natürliche Selektion bevorzugt Allele, die die genetische Fitness erhöhen natürliche Selektion bevorzugt Allele, die die genetische Fitness erhöhen Wirkung von Gendrift und natürlicher Selektion abhängig von Populations- größe Wirkung von Gendrift und natürlicher Selektion abhängig von Populations- größe

47 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 47 Gendrift vs. natürliche Selektion Abbildung 9: Einfluss von Gendrift und Mutation auf den Genpool einer Population (entnommen aus [1])

48 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 48 Evolution biochemischer Netze Modellierung durch Graphen, Petri- netze, Workflow Modellierung durch Graphen, Petri- netze, Workflow Änderungen der Gene führen zu Änderungen in biochemischen Netz- werken Änderungen der Gene führen zu Änderungen in biochemischen Netz- werken Mutation spaltet Knoten auf bzw. legt sie zusammen Mutation spaltet Knoten auf bzw. legt sie zusammen

49 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 49 Evolution biochemischer Netze dadurch Entstehung bzw. Wegfall von Pfaden bzw. Teilnetzen dadurch Entstehung bzw. Wegfall von Pfaden bzw. Teilnetzen Entstehung bzw. Verschwinden von Zyklen Entstehung bzw. Verschwinden von Zyklen

50 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 50 Evolution biochemischer Netze Graphen: Graphen: Entstehung neuer Kanten im Graph durch neue molekulare Wechsel- wirkungen Entstehung neuer Kanten im Graph durch neue molekulare Wechsel- wirkungen Entstehung bzw. Verschwinden von Zyklen Entstehung bzw. Verschwinden von Zyklen

51 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 51 Evolution biochemischer Netze Abbildung 10.1: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206) Abbildung 10.1: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206)

52 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 52 Evolution biochemischer Netze Abbildung 10.2: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206) Abbildung 10.2: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206)

53 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 53 Evolution biochemischer Netze Abbildung 10.3: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206) Abbildung 10.3: durch Evolution eines biochemischen Netzes bedingte Graphentransformation (entnommen aus [2] S.206)

54 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 54 Evolution biochemischer Netze Petrinetze: Petrinetze: Strukturänderungen neue Instanzen laufen automatisch auf Basis der neuen Struktur

55 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 55 Evolution biochemischer Netze Abbildung 11: Evolution eines Petrinetzes (entnommen aus [7])

56 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 56 Quellen [1]Kurth, W. (2003): Skript zur Vorlesung "Artificial Life", BTU Cottbus [2] [2] Schreiber, F. (2001): Visualisierung biochemischer Reaktionsnetze. Dissertation, Fakultät für Informatik der Universität Passau

57 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 57 Quellen [3]Zhao, D. (2004): Exploration und Visualisierung biochemischer Reak- tionspfade. Studienarbeit, Institut für Informatik der BTU Cottbus [4]Kauffman, S. (1995): Der Öltropfen im Wasser. Piper-Verlag München, Zürich

58 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 58 Quellen [5] [5]Winder, K. (2006): Invariantenbasierte Strukturierung von Petri-Netzen. Diplomarbeit, Institut für Informatik der BTU Cottbus

59 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 59 Quellen [6] [6]KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes [7]http://www.answers.com/topic/ petri-net


Herunterladen ppt "29.05.2007 Regelbasierte Programmierung mit XL Frank Karstan 1 Biochemische Netzwerke und ihre Evolution."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen