Dem Rauschen auf der Spur: Frei zugängliches MATLAB-Tool entwickelt

23. Oktober 2013

Am Max-Planck-Institut Magdeburg ist in der Forschungsgruppe Analyse und Redesign Biologischer Netzwerke (ARB) innerhalb von 18 Monaten ein grafisches MATLAB-Tool entstanden, mit dessen Hilfe man intrinsisches Rauschen in biochemischen Reaktionsnetzwerken analysieren kann. Im Interview erklärt Entwicklungsleiter Ronny Straube, was durch LiNA (Linear Noise Approximator) möglich ist.

Was kann das von Ihnen entwickelte LiNA-Tool?
Biologische Netzwerke unterliegen ständigen Fluktuationen, die von der Stochastizität der zugrunde liegenden biochemischen Reaktionen herrühren. Die mathematische Berechnung dieser (in Anlehnung an elektrische Netzwerke) auch als Rauschen bezeichneten Fluktuationen ist im Allgemeinen sehr schwierig und oft nur durch zeitaufwändige Simulationen realisierbar. LiNA erlaubt es, stationäre Fluktuationen in der sogenannten linearen Rauschapproximation (linear noise approximation) zu berechnen und charakteristische Rausch-Kenngrößen, wie den Fanofaktor oder den „Coefficient of Variation“, als Funktion von Systemparametern grafisch darzustellen. Bei der Berechnung werden im Netzwerk vorhandene Erhaltungsrelationen automatisch berücksichtigt. Bei Bedarf kann der Nutzer kinetische Parameter durch biologisch leichter zu interpretierende Parameterkombinationen, wie zum Beispiel Dissoziationskonstanten oder das Verhältnis von Auf- und Abbaurate einer Reaktion, ersetzen und grafisch darstellen lassen. Außerdem bietet LiNA die Möglichkeit, im System vorhandene Korrelationen zwischen verschiedenen Spezies zu untersuchen, was Aufschluss über die Funktionalität des Netzwerkes liefern kann.

Warum wurde LiNA entwickelt?
Oftmals möchte man verstehen, warum in biologischen Netzwerken bestimmte regulatorische Strukturen besonders häufig oder gerade an einer bestimmten Stelle im Netzwerk vorkommen. LiNA wurde entwickelt, um solche Netzwerkmotive systematisch hinsichtlich ihrer Rauscheigenschaften untersuchen zu können. Dabei kann sich zeigen, dass einige Motive der Rauschunterdrückung dienen, während andere zu besonders großen Fluktuationen führen können. Diese biologische Variabilität kann durchaus gewollt sein, zum Beispiel dann, wenn sich Zellpopulationen in Folge ungünstiger Umweltbedingungen in Subpopulationen mit unterschiedlicher Überlebensstrategie aufteilen.

Für welche Zielgruppe ist LiNA geeignet und für wen ist es zugänglich?
Hauptzielgruppe von LiNA sind theoretisch orientierte Wissenschaftler aus den Bereichen Physik, Biologie und Mathematik, die biologische Netzwerke hinsichtlich ihrer Rauscheigenschaften charakterisieren oder den Einfluss stochastischer Fluktuationen auf die Funktionalität biologischer Netzwerke besser verstehen wollen. Neben Genregulations- und Signalübertragungsnetzwerken können mit LiNA auch rein chemische, auf Massenwirkungskinetik beruhende, Netzwerke untersucht werden. LiNA kann auch vorteilhaft in der Lehre eingesetzt werden: Von Dozenten zur Vorbereitung auf eine Vorlesung oder von Studenten zur Lösung von Übungsaufgaben.

LiNA steht unter der GNU General Public License, ist also frei verfügbar und kann unter http://www.mpi-magdeburg.mpg.de/projects/LiNA herunter geladen werden. Es läuft unter MATLAB (Version 2010b oder höher) und setzt das Vorhandensein der „Symbolic Toolbox“ voraus.

Wer war an der Entwicklung beteiligt?
Mein ehemaliger Student der Biosystemtechnik, Bastian Hagel, der jetzt an der Universität Frankfurt ist, hat die grafische Benutzeroberfläche und den Editor für die Eingabe der biologischen Netzwerke gestaltet und programmiert. Axel von Kamp (ebenfalls PostDoc in der Gruppe ARB) hat die Berechnungen, die Grafikausgabe sowie das Datenmanagement programmiert. Ich selbst war Ideengeber und Leiter der Entwicklung.

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