Fachgruppenleiter

Dr.-Ing. Steffen Klamt
Dr.-Ing. Steffen Klamt
Telefon: +49 391 6110 480
Fax: +49 391 6110 509
Raum: S2.10

Sekretärin

Susanne Hintsch
Telefon:+49 391 6110-477Fax:+49 391 6110-452

Neuigkeiten / Letzte Publikationen

04.04.2018: Neue Publikation
Klamt S, Müller S, Regensburger J, Zanghellini J (2018) A mathematical framework for yield (vs. rate) optimization in constraint-based modeling and applications in metabolic engineering. Metabolic Engineering 47: 153-169.

15.03.2018: de.NBI-Workshop 24.-26. April 2018 am MPI
Wir sind Co-Organisator eines Workshops über Modellierung und Datenaustausch in der Systembiologie (vorgestellte Werkzeuge: u.a. COPASI, CellNetAnalyzer, SEEK, SABIO-RK). Mehr Informationen und Anmeldung auf dieser Webseite.

23.02.2018: Neue Publikation
Klamt S, Mahadevan R, Hädicke O (2018) When Do Two-Stage Processes Outperform One-Stage Processes? Biotechnology Journal 3: 1700539.   

07.12.2017: Neue Publikation
Harder B-J, Bettenbrock K, Klamt S (2018) Temperature-dependent dynamic control of the TCA cycle increases volumetric productivity of itaconic acid production by Escherichia coli. Biotechnology and Bioengineering 115: 156-164.

Forschung

Wir entwickeln und nutzen verschiedene Formalismen und Methoden zur Modellierung zellulärer Netzwerke des Stoffwechsels und der Signaltransduktion und wollen damit insbesondere Zusammenhänge zwischen Struktur und Funktion dieser Netzwerke verstehen.

Modellierung und Analyse biologischer Netzwerke

Wir entwickeln und nutzen verschiedene Formalismen und Methoden zur Modellierung zellulärer Netzwerke des Stoffwechsels und der Signaltransduktion und wollen damit insbesondere Zusammenhänge zwischen Struktur und Funktion dieser Netzwerke verstehen.


Wir entwickeln neue Algorithmen für das Metabolic Engineering, d.h. für die gezielte Optimierung mikrobieller Stoffwechselnetze für die biogene Synthese bestimmter Produkte. Außerdem interessieren wir uns für Methoden der Targetidentifikation in Signaltransduktionsnetzen.

Metabolic Engineering und zielgerichtete Beeeinflussung biologischer Netzwerke

Wir entwickeln neue Algorithmen für das Metabolic Engineering, d.h. für die gezielte Optimierung mikrobieller Stoffwechselnetze für die biogene Synthese bestimmter Produkte. Außerdem interessieren wir uns für Methoden der Targetidentifikation in Signaltransduktionsnetzen.


Gene und Proteine in regulatorischen Netzwerken sind zumeist bekannt; ihre Interaktionen und gegenseitigen Abhängigkeiten dagegen oftmals nicht oder nur unzureichend. Wir entwickeln Methoden, die Interaktionsnetzwerke aus experimentellen Daten rekonstruieren.

Datenbasierte Rekonstruktion von zellulären Netzwerken

Gene und Proteine in regulatorischen Netzwerken sind zumeist bekannt; ihre Interaktionen und gegenseitigen Abhängigkeiten dagegen oftmals nicht oder nur unzureichend. Wir entwickeln Methoden, die Interaktionsnetzwerke aus experimentellen Daten rekonstruieren.


Mit CellNetAnalyzer (MATLAB Toolbox zur biologischen Netzwerkanalyse) und ProMoT (Werkzeug für modulares Modellieren und Visualisierung von zellulären Netzwerken) entwickeln wir für die Systembiologie zugeschnitten wissenschaftliche Software.

Entwicklung von Software: CellNetAnalyzer und ProMot

Mit CellNetAnalyzer (MATLAB Toolbox zur biologischen Netzwerkanalyse) und ProMoT (Werkzeug für modulares Modellieren und Visualisierung von zellulären Netzwerken) entwickeln wir für die Systembiologie zugeschnitten wissenschaftliche Software.



Wir führen Experimente mit Escherichia coli unter kontrollierten Bedingungen im Fermenter durch. In Kombination mit Modellierung wollen wir insbesondere verstehen, wie die Bakterien ihren Stoffwechsel bei Umweltveränderungen (Substrate, Sauerstoff) anpassen. Ausserdem testen wir modell-getriebene Strategien für das Metabolic Engineering.

Experimentelle Systembiologie
(Team Bettenbrock)

Wir führen Experimente mit Escherichia coli unter kontrollierten Bedingungen im Fermenter durch. In Kombination mit Modellierung wollen wir insbesondere verstehen, wie die Bakterien ihren Stoffwechsel bei Umweltveränderungen (Substrate, Sauerstoff) anpassen. Ausserdem testen wir modell-getriebene Strategien für das Metabolic Engineering.
 
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