Raum 3013
Inselplatz 5
07743 Jena
Raum 2007
Inselplatz 5
07743 Jena
Aufgrund der Evolution sind die Charakteristika wie Stoffwechsel und Zellverhalten eines Organismus hochgradig optimiert. In diesen Projekt nutzen wir die dynamische Optimierung, welche ursprünglich im Ingenieurwesen angewendet wurde, um zeitabhängige Optimalitätsprinzipien von biologischen Systemen zu verstehen. Im Speziellen wollen wir die Prinzipien sowohl bei der Regulation des Zellstoffwechsels, als auch bei der Interaktion von Krankheitserregern und dem Immunsystem entschlüsseln. Da dieses Projekt eingebunden ist in den Transregio “FungiNet”, sichert die enge Kooperation mit Experimentatoren die Validierung der neugewonnenen Hypothesen.
DFG Collaborative Research Center / Transregio 124 "FungiNet"
Ein Schlüssel zur Pathogenität von Mikroorganismen ist ihr flexibler und facettenreicher Metabolismus, der es ihnen ermöglicht, im Wirt zu überleben und zu wachsen. In diesem Projekt suchen wir mit verschiedenen mathematischen und informatischen Methoden, mögliche Schwachpunkte im Metabolismus von Pathogenen. Insbesondere nutzen wir toxische Zwischenprodukte von Stoffwechselwegen in pathogenen Pilzen wie Candida albicans, um Angriffspunkte für neue Antimykotika zu finden.
DFG Collaborative Research Center / Transregio 124 "FungiNet"
Eine Besonderheit von schnellwachsenden Zellen, wie bspw. Krebszellen, ist die unvollständige Verstoffwechselung von Glykose zu Laktat, in Krebszellen Warburg-Effekt genannt. Obwohl die Energieausbeute pro Molekül geringer ist als die vollständige Veratmung zu CO2, kann man mit linearen Optimierungsmodellen zeigen, dass dieses Verhalten optimal ist in Hinblick der Enzymkosten und Energierate. In erweiterten Modellen untersuchen wir weitere Energiequellen wie Glutamin, um die zusätzliche Aufnahme und Verstoffwechselung anderer Kohlenstoffquellen von Krebszellen zu verstehen.
Stoffwechselmodelle im Genommaßstab sind nützlich, da sie Aufschluss darüber geben können, wie die Vielzahl von Reaktionen in lebenden Zellen miteinander verbunden ist und wie sich Änderungen einiger Reaktionen auf das gesamte Netzwerk auswirken können. Wir konzentrieren uns auf die Erstellung eines genomweiten Stoffwechselmodells des pathogenen Pilzes Lichtheimia corymbifera. Laut WHO gehört dieser Pilz zu einer Gruppe humanpathogener Krankheitserreger mit hoher Priorität und kann schwere Krankheiten verursachen. Gleichzeitig wird der Pilz in vielen Kulturen aktiv zur Fermentierung verwendet, ohne dass offensichtliche Nebenwirkungen auftreten. Unser Ziel ist es, diese Diskrepanz anhand der verfügbaren Daten zum Stoffwechsel von L. corymbifera zu erklären.
In dieser Arbeit verwenden wir Toolboxen für Modellrekonstruktionen im Genommaßstab, stoffwechselbezogene Datenbanken und Pakete für die Interaktion mit ihnen sowie große Sprachmodelle, um Tausende von Reaktionen einzuordnen, die im lebenden Organismus auftreten.
Wird später hinzugefügt