Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology

Mathematical modeling is an important tool in improving the understanding of complex biological processes. However, mathematical models are often faced with challenges that arise due to the limited knowledge of the underlying biological processes and the high number of parameters for which exact val...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Zumsande, Martin
Other Authors: Technische Universität Dresden, Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften
Format: Doctoral Thesis
Language:English
Published: Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden 2011
Subjects:
Online Access:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/7885/dissertation_zumsande.pdf
id ndltd-DRESDEN-oai-qucosa.de-bsz-14-qucosa-78851
record_format oai_dc
collection NDLTD
language English
format Doctoral Thesis
sources NDLTD
topic Systembiologie
Mathematisches Modellieren
Knochenremodellierung
Signaltransduktion
systems biology
mathematical modeling
bone remodeling
signal transduction
ddc:570
rvk:WD 9200
spellingShingle Systembiologie
Mathematisches Modellieren
Knochenremodellierung
Signaltransduktion
systems biology
mathematical modeling
bone remodeling
signal transduction
ddc:570
rvk:WD 9200
Zumsande, Martin
Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
description Mathematical modeling is an important tool in improving the understanding of complex biological processes. However, mathematical models are often faced with challenges that arise due to the limited knowledge of the underlying biological processes and the high number of parameters for which exact values are unknown. The method of generalized modeling is an alternative modeling approach that aims to address these challenges by extracting information about stability and bifurcations of classes of models while making only minimal assumptions on the specific functional forms of the model. This is achieved by a direct parameterization of the Jacobian in the steady state, introducing a set of generalized parameters which have a biological interpretation. In this thesis, the method of generalized modeling is extended and applied to different problems from cell biology. In the first part, we extend the method to include also the higher derivatives at the steady state. This allows an analysis of the normal form of bifurcations and thereby a more specific description of the nearby dynamics. In models of gene-regulatory networks, it is shown that the extended method can be applied to better characterize oscillatory systems and to detect bistable dynamics. In the second part, we investigate mathematical models of bone remodeling, a process that renews the human skeleton constantly. We investigate the connection between structural properties of mathematical models and the stability of steady states in different models. We find that the dynamical system operates from a stable steady state that is situated in the vicinity of bifurcations where stability can be lost, potentially leading to diseases of bone. In the third part of this thesis, models of the MAPK signal transduction pathway are analyzed. Since mathematical models for this system include a high number of parameters, statistical methods are employed to analyze stability and bifurcations. Thereby, the parameters with a strong influence on the stability of steady states are identified. By an analysis of the bifurcation structure of the MAPK cascade, it is found that a combination of multiple layers in a cascade-like way allows for additional types of dynamic behavior such as oscillations and chaos. In summary, this thesis shows that generalized modeling is a fruitful alternative modeling approach for various types of systems in cell biology. === Mathematische Modelle stellen ein wichtiges Hilfmittel zur Verbesserung des Verständnisses komplexer biologischer Prozesse dar. Sie stehen jedoch vor Schwierigkeiten, wenn wenig über die zugrundeliegende biologischen Vorgänge bekannt ist und es eine große Anzahl von Parametern gibt, deren exakten Werte unbekannt sind. Die Methode des Verallgemeinerten Modellierens ist ein alternativer Modellierungsansatz mit dem Ziel, diese Schwierigkeiten dadurch anzugehen, dass dynamische Informationen über Stabilität und Bifurkationen aus Klassen von Modellen extrahiert werden, wobei nur minimale Annahmen über die spezifischen funktionalen Formen getätigt werden. Dies wird erreicht durch eine direkte Parametrisierung der Jacobimatrix im Gleichgewichtszustand, bei der neue, verallgemeinerte Parameter eingeführt werden, die eine biologische Interpretation besitzen. In dieser Arbeit wird die Methode des Verallgemeinerten Modellierens erweitert und auf verschiedene zellbiologische Probleme angewandt. Im ersten Teil wird eine Erweiterung der Methode vorgestellt, bei der die Analyse höherer Ableitungen im Gleichgewichtszustand integriert wird. Dies erlaubt die Bestimmung der Normalform von Bifurkationen und hierdurch eine spezifischere Beschreibung der Dynamik in deren Umgebung. In Modellen für genregulatorische Netzwerke wird gezeigt, dass die so erweiterte Methode zu einer besseren Charakterisierung oszillierender Systeme sowie zur Erkennung von Bistabilität verwendet werden kann. Im zweiten Teil werden mathematische Modelle zur Knochenremodellierung untersucht, einem Prozess der das menschliche Skelett kontinuierlich erneuert. Wir untersuchen den Zusammenhang zwischen strukturellen Eigenschaften verschiedener Modelle und der Stabilität von Gleichgewichtszuständen. Wir finden, dass das dynamische System von einem stabilen Zustand operiert, in dessen Nähe Bifurkationen existieren, welche das System destabilisieren und so potentiell Knochenkranheiten verursachen können. Im dritten Teil werden Modelle für den MAPK Signaltransduktionsweg analysiert. Da mathematische Modelle für dieses System eine hohe Anzahl von Parametern beinhalten, werden statistische Methoden angewandt zur Analyse von Stabilität und Bifurkationen. Zunächst werden Parameter mit einem starken Einfluss auf die Stabilität von Gleichgewichtszuständen identifizert. Durch eine Analyse der Bifurkationsstruktur wird gezeigt, dass eine kaskadenartige Kombination mehrerer Ebenen zu zusätzliche Typen von Dynamik wie Oszillationen und Chaos führt. Zusammengefasst zeigt diese Arbeit, dass Verallgemeinertes Modellieren ein fruchtbarer alternativer Modellierungsansatz für verschiedene zellbiologische Probleme ist.
author2 Technische Universität Dresden, Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften
author_facet Technische Universität Dresden, Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften
Zumsande, Martin
author Zumsande, Martin
author_sort Zumsande, Martin
title Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
title_short Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
title_full Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
title_fullStr Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
title_full_unstemmed Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology
title_sort extension of generalized modeling and application to problems from cell biology
publisher Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden
publishDate 2011
url http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/7885/dissertation_zumsande.pdf
work_keys_str_mv AT zumsandemartin extensionofgeneralizedmodelingandapplicationtoproblemsfromcellbiology
_version_ 1716472801386299392
spelling ndltd-DRESDEN-oai-qucosa.de-bsz-14-qucosa-788512013-01-07T20:03:30Z Extension of Generalized Modeling and Application to Problems from Cell Biology Zumsande, Martin Systembiologie Mathematisches Modellieren Knochenremodellierung Signaltransduktion systems biology mathematical modeling bone remodeling signal transduction ddc:570 rvk:WD 9200 Mathematical modeling is an important tool in improving the understanding of complex biological processes. However, mathematical models are often faced with challenges that arise due to the limited knowledge of the underlying biological processes and the high number of parameters for which exact values are unknown. The method of generalized modeling is an alternative modeling approach that aims to address these challenges by extracting information about stability and bifurcations of classes of models while making only minimal assumptions on the specific functional forms of the model. This is achieved by a direct parameterization of the Jacobian in the steady state, introducing a set of generalized parameters which have a biological interpretation. In this thesis, the method of generalized modeling is extended and applied to different problems from cell biology. In the first part, we extend the method to include also the higher derivatives at the steady state. This allows an analysis of the normal form of bifurcations and thereby a more specific description of the nearby dynamics. In models of gene-regulatory networks, it is shown that the extended method can be applied to better characterize oscillatory systems and to detect bistable dynamics. In the second part, we investigate mathematical models of bone remodeling, a process that renews the human skeleton constantly. We investigate the connection between structural properties of mathematical models and the stability of steady states in different models. We find that the dynamical system operates from a stable steady state that is situated in the vicinity of bifurcations where stability can be lost, potentially leading to diseases of bone. In the third part of this thesis, models of the MAPK signal transduction pathway are analyzed. Since mathematical models for this system include a high number of parameters, statistical methods are employed to analyze stability and bifurcations. Thereby, the parameters with a strong influence on the stability of steady states are identified. By an analysis of the bifurcation structure of the MAPK cascade, it is found that a combination of multiple layers in a cascade-like way allows for additional types of dynamic behavior such as oscillations and chaos. In summary, this thesis shows that generalized modeling is a fruitful alternative modeling approach for various types of systems in cell biology. Mathematische Modelle stellen ein wichtiges Hilfmittel zur Verbesserung des Verständnisses komplexer biologischer Prozesse dar. Sie stehen jedoch vor Schwierigkeiten, wenn wenig über die zugrundeliegende biologischen Vorgänge bekannt ist und es eine große Anzahl von Parametern gibt, deren exakten Werte unbekannt sind. Die Methode des Verallgemeinerten Modellierens ist ein alternativer Modellierungsansatz mit dem Ziel, diese Schwierigkeiten dadurch anzugehen, dass dynamische Informationen über Stabilität und Bifurkationen aus Klassen von Modellen extrahiert werden, wobei nur minimale Annahmen über die spezifischen funktionalen Formen getätigt werden. Dies wird erreicht durch eine direkte Parametrisierung der Jacobimatrix im Gleichgewichtszustand, bei der neue, verallgemeinerte Parameter eingeführt werden, die eine biologische Interpretation besitzen. In dieser Arbeit wird die Methode des Verallgemeinerten Modellierens erweitert und auf verschiedene zellbiologische Probleme angewandt. Im ersten Teil wird eine Erweiterung der Methode vorgestellt, bei der die Analyse höherer Ableitungen im Gleichgewichtszustand integriert wird. Dies erlaubt die Bestimmung der Normalform von Bifurkationen und hierdurch eine spezifischere Beschreibung der Dynamik in deren Umgebung. In Modellen für genregulatorische Netzwerke wird gezeigt, dass die so erweiterte Methode zu einer besseren Charakterisierung oszillierender Systeme sowie zur Erkennung von Bistabilität verwendet werden kann. Im zweiten Teil werden mathematische Modelle zur Knochenremodellierung untersucht, einem Prozess der das menschliche Skelett kontinuierlich erneuert. Wir untersuchen den Zusammenhang zwischen strukturellen Eigenschaften verschiedener Modelle und der Stabilität von Gleichgewichtszuständen. Wir finden, dass das dynamische System von einem stabilen Zustand operiert, in dessen Nähe Bifurkationen existieren, welche das System destabilisieren und so potentiell Knochenkranheiten verursachen können. Im dritten Teil werden Modelle für den MAPK Signaltransduktionsweg analysiert. Da mathematische Modelle für dieses System eine hohe Anzahl von Parametern beinhalten, werden statistische Methoden angewandt zur Analyse von Stabilität und Bifurkationen. Zunächst werden Parameter mit einem starken Einfluss auf die Stabilität von Gleichgewichtszuständen identifizert. Durch eine Analyse der Bifurkationsstruktur wird gezeigt, dass eine kaskadenartige Kombination mehrerer Ebenen zu zusätzliche Typen von Dynamik wie Oszillationen und Chaos führt. Zusammengefasst zeigt diese Arbeit, dass Verallgemeinertes Modellieren ein fruchtbarer alternativer Modellierungsansatz für verschiedene zellbiologische Probleme ist. Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden Technische Universität Dresden, Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften Prof. Dr. Frank Jülicher Prof. Dr. Frank Jülicher Prof. Dr. Stefan Siegmund 2011-12-06 doc-type:doctoralThesis application/pdf http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851 urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-78851 PPN356962733 http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/7885/dissertation_zumsande.pdf eng