Systembiologie
Was ist Systembiologie?
Biologie ist ein Komplex
Brücken in der Biologie – Bezogen auf den Raum
• 1-10 nm: Actin (Molekül) • 10-100 μm: Zelle (bildet Gewebe)
• 10-100 nm: Filamentöses Actin (Teil des Cytoskelettes) • 1-10 mm: Gewebe (bildet Organe)
• 1 μm: Actin Komplex (Netzwerk, welches über Proteine • >10 mm: Organismus
verbunden ist)
Brücke in der Biologie – Bezogen auf die Zeit
• 1 fsec: Hohe Energie des Translationszustandes • min – h: Transkription von Genen
• 1 nsec – 1 μsec: Protein-DNA Bindung • h – d: Zellzyklus der eukaryotischen Zellen
• 1 msec: Diffusionszeit von kleinen Molekülen in E. coli • 10 d: Lebenszyklus der Drosophila
Was ist Systembiologie?
Ein Wissenschaftsgebiet, das interdisziplinär Ansätze verwendet, um neue Eigenschaften (von der Ebene einzelner Protein-
Molekülen zu Protein-Komplexen) biologischer Systeme zu verstehen. Die Systembiologie versucht einfache Regeln zu finden,
nach denen Komponenten eines Systems interagieren, um neue Systemeigenschaften hervorzubringen.
Was sind Systeme und Komponenten?
• Systeme können unterschiedliche Maßstäbe haben: Von Molekülen zu Ökosystemen
◦ Bsp.: Zelle → Organ → Gewebe → Mensch → Wald → Ökosystem
Was sind die Regeln?
• Bsp. Fisch-Schwarm
◦ Entfernen von naheliegenden Nachbarn ◦ Vermeiden es isoliert zu werden
◦ Nehmen die selbe Richtung ein, wie diese in der Nähe
→ Regeln, die Interaktionen zwischen den Systemkomponenten angeben, werden nur lokal ausgeführt
Was sind emergente Eigenschaften?
• Fische → Individuen schwimmen im Kreis um ein Zentrum
• Komponenten → Interaktionen mit Regeln → emergente Eigenschaften
• Aktin Filament + Myosin Motorprotein → Kontraktilität des Actin-Myosin-Netzes
◦ Actin kann alleine nicht kontraktieren und benötigt Myosin, um dies als neue Eigenschaft zu erlangen
Selbstorganisation
Selbstorganisation ist ein Prozess, indem Muster auf globaler Ebene eines Systems aus zahlreichen Interaktionen zwischen den
untergeordneten Komponenten des Systems hervorgehen (→ Komponenten agieren miteinander). Darüber hinaus werden die
regeln, die Interaktion zwischen den Systemkomponenten festlegen, nur mit lokalen Informationen ausgeführt, ohne auf das
globale Muster Bezug zu nehmen. Die Organisationsstruktur ist eine aufstrebende Eigenschaft des Systems.
Reduktionismus vs. Systembiologie
• Reduktionismus
◦ Fokus auf einzelne Elemente des Netzwerks (Gene, Proteine, …)
• Systembiologie
◦ ganzheitliche Sichtweise
◦ Identifizierung der Interaktionen zwischen den Elementen ist wichtig
◦ Grundannahme: Biologische Komplexität ist basierend auf einfache Regeln
, Warum jetzt Systembiologie?
• Aktuelle Verfügbarkeit von umfassenden, quantitativen experimentellen Methoden zum studieren der Netzwerke (Gen, Proteine)
• Jüngste Verfügbarkeit von Rechenleistung
Systembiologische Ansätze kombinieren Experimente und Modellierung
Hypothese → experimentelles Modelsystem → Quantitative Daten (erhalten aus Experimenten) → Computergestützte Modelle
Was ist ein Modell?
• Biologisches System (E. coli) • Mathematische Modelle
• Mental Modell (Beobachtung 2 oder mehrerer Proteine) • Vorrausschauende Ergebnisse
• Modellschema
Testen der Modelle durch das Vergleichen der modellierungs Daten mit experimentellen Daten
• Das Modell erfasst die Hauptmerkmal der dynamischen Wechselwirkungen der beiden Proteine
◦ Hypothese/Erwartungen mit Ergebnissen vergleichen
• Modell ist falsch oder zu vereinfacht, Modell muss überarbeitet werden
◦ Ergebnis des Modells stimmt nicht mit den Vorhersagen überein
Vorteile von Modellierung
• Verbesserung der konzeptionellen Erklärung • macht fundierte Aussagen, die durch Experimente getestet
• Hervorheben von Wissens- und Verständnislücken werden können
• Experimentieren unterstützen • Testen, ob die vorgeschlagene Erklärung der biologischen
• Verallgemeinerungen zulassen Phänomene machbar sind
• Verbessern des Systems durch grafische Darstellungen
und Visualisierung
Wie können robuste Systeme entstehen?
• Die Proteinkonzentrationen unterscheiden sich signifikant aufgrund stochastischer Ereignisse von Zelle zu Zelle in genetisch
identischen Zellen in einer identischen Umgebung
• Umwelt- und genetische Bedingungen ändern sich im Laufe der Zeit
• Robustes Design: Biologische Systeme haben ein robustes Design, sodass ihre wesentliche Ausgangsfunktion nahezu
unabhängig vom Rauschen des Eingangs ist
◦ verrauschte Eingabe → invariante Ausgabe
Implementierung der Robustheit
• Feedback loops = ein negativer Feedback loop stabilisiert ein System für ein Gleichgewicht. Wenn das System zu driften beginnt,
zieht das negative Feedback loop es tendenziell aus extremen Zuständen oder Verhaltensweisen zurück
• Redundanz = mehrere Komponenten mit äquivalenten Funktionen werden zur Sicherung eingeführt
◦ Bsp.: wenn Gen A und Gen B das Gen C exprimieren, dann kann dieses auch gebildet werden, wenn Gen A ausfällt → Gen B
führt die Funktion weiter
• Modularität = Subsysteme sind physikalisch oder funktional isoliert, sodass sich ein Ausfall in einem Modul nicht auf andere Teile
ausbreitet und zu einer systemweiten Katastrophe führt
◦ Bsp.: eine tote Zelle im Gewebe ist kein Problem für den Gewebekomplex
Musterbildung – Aktivierungs-Inhibitions Mechanismus
Selbstorganisierte Muster
Selbstorganisation ist ein Prozess, bei dem Muster auf globaler Ebene eines Systems aus zahlreichen Interaktionen zwischen den
untergeordneten Komponenten des Systems hervorgehen. Darüber hinaus werden die Regeln, die Interaktionen zwischen den
Systemkomponenten festlegen, nur mit lokalen Informationen ausgeführt, ohne auf das globale Muster Bezug zu nehmen. Das
Muster ist eine emergente Eigenschaft des Systems.
Aktivierungs-Inhibitions-Mechanismus (Turing-Mechanismus)
• Der Aktivator katalysiert automatisch seine eigene Produktion und aktiviert
auch den Inhibitor.
• Der Inhibitor stört den autokatalytischen Prozess
• Währenddessen diffundieren die beiden Substanzen unterschiedlich schnell
durch das System, wobei der Inhibitor schneller wandert
◦ Inhibitor breitet sich schneller aus als Aktivator
• Das Ergebnis: lokale Aktivierung und Fernhemmung
Abbildung 1: Aktivierungs-Inhibitions-Mechanismus
Verfolgung der Änderungen des Hautfarbmusters in einer einzelnen Eidechse
• Einzelne Schuppen ändern ihre Farbe von braun / weiß bei Jugendlichen zu schwarz / grün bei Erwachsenen
• Die Anzahl der Schuppen ändert sich nicht im Laufe der Zeit, sodass die Farbänderung aller Schuppen während (in diesem Fall)
eines Zeitraums von 3 Jahren verfolgt werden kann
• Die Farbe der Schuppen hängt von Zellen ab, die unterschiedliche Pigmente produzieren
Musterbildung - Robuste extrazelluläre Gradienten in der Tierentwicklung
Simulation von Änderungen der Hautfarbmuster mithilfe eines Reaktionsdiffusionsmodells
• Aktivator / Inhibitor diffundieren im Allgemeinen innerhalb von Schuppen viel schneller als zwischen Schuppen
• Dies erzeugt eine einheitliche Farbe innerhalb der Schuppen und der Farbumschaltung der Schuppe, die sich zu einem Muster
entwickelt, das der Haut der Eidechse ähnelt
Ein extrazellulärer Gradient von BMP im sich entwickelnden Drosophila-Flügel (für Musterbildung relevant)
• BMP = Knochenmorphogenetisches Protein • Ursprünglich entdeckt durch ihre Fähigkeit, Knochen und
Knorpel zu induzieren
Was ist Systembiologie?
Biologie ist ein Komplex
Brücken in der Biologie – Bezogen auf den Raum
• 1-10 nm: Actin (Molekül) • 10-100 μm: Zelle (bildet Gewebe)
• 10-100 nm: Filamentöses Actin (Teil des Cytoskelettes) • 1-10 mm: Gewebe (bildet Organe)
• 1 μm: Actin Komplex (Netzwerk, welches über Proteine • >10 mm: Organismus
verbunden ist)
Brücke in der Biologie – Bezogen auf die Zeit
• 1 fsec: Hohe Energie des Translationszustandes • min – h: Transkription von Genen
• 1 nsec – 1 μsec: Protein-DNA Bindung • h – d: Zellzyklus der eukaryotischen Zellen
• 1 msec: Diffusionszeit von kleinen Molekülen in E. coli • 10 d: Lebenszyklus der Drosophila
Was ist Systembiologie?
Ein Wissenschaftsgebiet, das interdisziplinär Ansätze verwendet, um neue Eigenschaften (von der Ebene einzelner Protein-
Molekülen zu Protein-Komplexen) biologischer Systeme zu verstehen. Die Systembiologie versucht einfache Regeln zu finden,
nach denen Komponenten eines Systems interagieren, um neue Systemeigenschaften hervorzubringen.
Was sind Systeme und Komponenten?
• Systeme können unterschiedliche Maßstäbe haben: Von Molekülen zu Ökosystemen
◦ Bsp.: Zelle → Organ → Gewebe → Mensch → Wald → Ökosystem
Was sind die Regeln?
• Bsp. Fisch-Schwarm
◦ Entfernen von naheliegenden Nachbarn ◦ Vermeiden es isoliert zu werden
◦ Nehmen die selbe Richtung ein, wie diese in der Nähe
→ Regeln, die Interaktionen zwischen den Systemkomponenten angeben, werden nur lokal ausgeführt
Was sind emergente Eigenschaften?
• Fische → Individuen schwimmen im Kreis um ein Zentrum
• Komponenten → Interaktionen mit Regeln → emergente Eigenschaften
• Aktin Filament + Myosin Motorprotein → Kontraktilität des Actin-Myosin-Netzes
◦ Actin kann alleine nicht kontraktieren und benötigt Myosin, um dies als neue Eigenschaft zu erlangen
Selbstorganisation
Selbstorganisation ist ein Prozess, indem Muster auf globaler Ebene eines Systems aus zahlreichen Interaktionen zwischen den
untergeordneten Komponenten des Systems hervorgehen (→ Komponenten agieren miteinander). Darüber hinaus werden die
regeln, die Interaktion zwischen den Systemkomponenten festlegen, nur mit lokalen Informationen ausgeführt, ohne auf das
globale Muster Bezug zu nehmen. Die Organisationsstruktur ist eine aufstrebende Eigenschaft des Systems.
Reduktionismus vs. Systembiologie
• Reduktionismus
◦ Fokus auf einzelne Elemente des Netzwerks (Gene, Proteine, …)
• Systembiologie
◦ ganzheitliche Sichtweise
◦ Identifizierung der Interaktionen zwischen den Elementen ist wichtig
◦ Grundannahme: Biologische Komplexität ist basierend auf einfache Regeln
, Warum jetzt Systembiologie?
• Aktuelle Verfügbarkeit von umfassenden, quantitativen experimentellen Methoden zum studieren der Netzwerke (Gen, Proteine)
• Jüngste Verfügbarkeit von Rechenleistung
Systembiologische Ansätze kombinieren Experimente und Modellierung
Hypothese → experimentelles Modelsystem → Quantitative Daten (erhalten aus Experimenten) → Computergestützte Modelle
Was ist ein Modell?
• Biologisches System (E. coli) • Mathematische Modelle
• Mental Modell (Beobachtung 2 oder mehrerer Proteine) • Vorrausschauende Ergebnisse
• Modellschema
Testen der Modelle durch das Vergleichen der modellierungs Daten mit experimentellen Daten
• Das Modell erfasst die Hauptmerkmal der dynamischen Wechselwirkungen der beiden Proteine
◦ Hypothese/Erwartungen mit Ergebnissen vergleichen
• Modell ist falsch oder zu vereinfacht, Modell muss überarbeitet werden
◦ Ergebnis des Modells stimmt nicht mit den Vorhersagen überein
Vorteile von Modellierung
• Verbesserung der konzeptionellen Erklärung • macht fundierte Aussagen, die durch Experimente getestet
• Hervorheben von Wissens- und Verständnislücken werden können
• Experimentieren unterstützen • Testen, ob die vorgeschlagene Erklärung der biologischen
• Verallgemeinerungen zulassen Phänomene machbar sind
• Verbessern des Systems durch grafische Darstellungen
und Visualisierung
Wie können robuste Systeme entstehen?
• Die Proteinkonzentrationen unterscheiden sich signifikant aufgrund stochastischer Ereignisse von Zelle zu Zelle in genetisch
identischen Zellen in einer identischen Umgebung
• Umwelt- und genetische Bedingungen ändern sich im Laufe der Zeit
• Robustes Design: Biologische Systeme haben ein robustes Design, sodass ihre wesentliche Ausgangsfunktion nahezu
unabhängig vom Rauschen des Eingangs ist
◦ verrauschte Eingabe → invariante Ausgabe
Implementierung der Robustheit
• Feedback loops = ein negativer Feedback loop stabilisiert ein System für ein Gleichgewicht. Wenn das System zu driften beginnt,
zieht das negative Feedback loop es tendenziell aus extremen Zuständen oder Verhaltensweisen zurück
• Redundanz = mehrere Komponenten mit äquivalenten Funktionen werden zur Sicherung eingeführt
◦ Bsp.: wenn Gen A und Gen B das Gen C exprimieren, dann kann dieses auch gebildet werden, wenn Gen A ausfällt → Gen B
führt die Funktion weiter
• Modularität = Subsysteme sind physikalisch oder funktional isoliert, sodass sich ein Ausfall in einem Modul nicht auf andere Teile
ausbreitet und zu einer systemweiten Katastrophe führt
◦ Bsp.: eine tote Zelle im Gewebe ist kein Problem für den Gewebekomplex
Musterbildung – Aktivierungs-Inhibitions Mechanismus
Selbstorganisierte Muster
Selbstorganisation ist ein Prozess, bei dem Muster auf globaler Ebene eines Systems aus zahlreichen Interaktionen zwischen den
untergeordneten Komponenten des Systems hervorgehen. Darüber hinaus werden die Regeln, die Interaktionen zwischen den
Systemkomponenten festlegen, nur mit lokalen Informationen ausgeführt, ohne auf das globale Muster Bezug zu nehmen. Das
Muster ist eine emergente Eigenschaft des Systems.
Aktivierungs-Inhibitions-Mechanismus (Turing-Mechanismus)
• Der Aktivator katalysiert automatisch seine eigene Produktion und aktiviert
auch den Inhibitor.
• Der Inhibitor stört den autokatalytischen Prozess
• Währenddessen diffundieren die beiden Substanzen unterschiedlich schnell
durch das System, wobei der Inhibitor schneller wandert
◦ Inhibitor breitet sich schneller aus als Aktivator
• Das Ergebnis: lokale Aktivierung und Fernhemmung
Abbildung 1: Aktivierungs-Inhibitions-Mechanismus
Verfolgung der Änderungen des Hautfarbmusters in einer einzelnen Eidechse
• Einzelne Schuppen ändern ihre Farbe von braun / weiß bei Jugendlichen zu schwarz / grün bei Erwachsenen
• Die Anzahl der Schuppen ändert sich nicht im Laufe der Zeit, sodass die Farbänderung aller Schuppen während (in diesem Fall)
eines Zeitraums von 3 Jahren verfolgt werden kann
• Die Farbe der Schuppen hängt von Zellen ab, die unterschiedliche Pigmente produzieren
Musterbildung - Robuste extrazelluläre Gradienten in der Tierentwicklung
Simulation von Änderungen der Hautfarbmuster mithilfe eines Reaktionsdiffusionsmodells
• Aktivator / Inhibitor diffundieren im Allgemeinen innerhalb von Schuppen viel schneller als zwischen Schuppen
• Dies erzeugt eine einheitliche Farbe innerhalb der Schuppen und der Farbumschaltung der Schuppe, die sich zu einem Muster
entwickelt, das der Haut der Eidechse ähnelt
Ein extrazellulärer Gradient von BMP im sich entwickelnden Drosophila-Flügel (für Musterbildung relevant)
• BMP = Knochenmorphogenetisches Protein • Ursprünglich entdeckt durch ihre Fähigkeit, Knochen und
Knorpel zu induzieren
