CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Development of Relevant Approaches to Mathematically Model Increasingly Complex Microbially-driven Processes

Article Category

Article available in the following languages:

Ein vereinfachter Ansatz beleuchtet komplexe mikrobielle Systeme

Vorhersagemodelle unterstützen Bereiche von der pharmazeutischen Entwicklung bis hin zu Investitionen. Die Vereinfachung der zugrunde liegenden Modelle für die Integration von Analysen auf hoher Ebene hat eine schrittweise Änderung der qualitativen Erkenntnisse über komplexe mikrobenbasierte Prozesse für eine nachhaltige Zukunft ermöglicht.

Grundlagenforschung icon Grundlagenforschung

Die Mathematik hilft uns, die Welt zu verstehen und konkrete Kausalzusammenhänge herzustellen. Mit einem Rabatt von 20 % auf Ihren Kühlschrank im Wert von 1 000 Euro sparen Sie beispielsweise 0,20 x 1 000 = 200 Euro. Noch bedeutender sind mathematische Beschreibungen und Modelle allerdings für Fachleute aus der Forschung und dem Ingenieurwesen, die Prozesse von unglaublicher Komplexität in Bereichen von Medizin und Klimawissenschaft bis hin zu Wirtschaft und Fertigung beschreiben wollen. Mit Unterstützung des Einzelstipendienprogramms einer Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahme entwickelte das Projekt DRAMATIC verbesserte mathematische Modelle. Diese sollen uns helfen, die Kraft des mikrobiellen Lebens zum Nutzen von Mensch und Umwelt besser zu erschließen. Insbesondere der Global-Stipendiat Matthew Wade von der Universität Newcastle integrierte die üblicherweise zur Beschreibung von Industrieprozessen verwendete mathematische Theorie in Modelle von technischen biologischen Systemen.

Die Vereinfachung von Modellen erleichtert die Integration komplexer Mathematik

Ein technisches biologisches System ist ein biologischer Prozess, der nach technischen Prinzipien manipuliert und verwaltet wird. Eine Kläranlage ist ein gängiges Beispiel. Derzeit werden Prozessstörungen, Fehler und sogar Ausfälle häufig auf der Grundlage empirischer Erkenntnisse behandelt. Vorhersagemodelle müssen detaillierte Informationen (welche die Genauigkeit bei inhärenter Unsicherheit erhöhen könnten oder nicht) gegen Rechenzeit und Rechenlast abwägen, um nützlich zu sein. Durch die Verringerung der Modellkomplexität ohne Einbußen bei der erforderlichen Genauigkeit können Forschende die Modelle für strenge mathematische Analysen zugänglich machen.

Probieren geht über Studieren

Genau das hat Wade getan. Er erklärt: „Mathematische Analyseinstrumente, typischerweise im Bereich der theoretisch Arbeitenden, können auf vereinfachte Modelle von technischen biologischen Systemen zur Untersuchung der qualitativen Systemdynamik angewandt werden. Das kann dabei helfen, unerwartetes oder auftretendes Verhalten zu identifizieren, experimentelle Studien zu leiten und Parameter für eine verbesserte Prozesskontrolle zu optimieren.“ Die Methode von Wade kann zu maßgeschneiderten Modellen führen, anstatt zu häufig verwendeten Standardsimulatoren, die durch feste Parametersätze eingeschränkt werden. Wade entwickelte eine Methode zur Durchführung der Bifurkationsanalyse zur Untersuchung der Deamonnifikation – einem energieeffizienten Verfahren, das allgemein für die Behandlung von ammoniumreichem Abwasser anerkannt wird. Die Bifurkationsanalyse beschreibt, wie sich das vom Modell vorhergesagte Langzeitverhalten ändert, wenn sich wichtige Steuerparameter im Modell ändern. Der frei zugängliche Code und die Analyse von Wade verbesserten das Verständnis dafür, wie ausgewählte Steuerparameter das Wachstum der Organismen, welche die Prozessdurchführung beeinträchtigen, unterdrücken können, indem der Energie- und Kohlenstoffbedarf erhöht wird.

Qualität – nicht Quantität

Während weniger detaillierte Informationen und vereinfachende Annahmen des zugrunde liegenden Vorhersagemodells die quantitative Genauigkeit verringern können, sind qualitative Erkenntnisse für die Planung und Optimierung biologischer Behandlungsprozesse von entscheidender Bedeutung. Das gilt insbesondere in einer Zeit, in der Ressourcen- und Energieeffizienz Priorität haben. Darüber hinaus können in vielen Fällen reduzierte Modelle mithilfe verallgemeinerter Beschreibungen für das mikrobielle Wachstum analytisch untersucht werden, was möglicherweise zu noch aussagekräftigeren Erkenntnissen führt, da die Eigenschaften für alle Parameterwerte gelten. Wade kommt zu dem Schluss: „Die ökologischen, wirtschaftlichen und sozialen Einschränkungen unserer Wasser-, Energie- und Lebensmittelversorgung nehmen zu. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die mit diesen Ressourcen verknüpften technischen biologischen Systeme nicht nur optimiert, sondern auch widerstandsfähig und flexibel für zukünftige Anforderungen sind. Das Projekt DRAMATIC hat die wichtige und notwendige Rolle der mathematischen Analyse beim Verständnis und der Verwaltung von technischen biologischen Systemen demonstriert.“

Schlüsselbegriffe

DRAMATIC, Modell, mathematisch, technische biologische Systeme, mikrobiell, Bifurkationsanalyse, Deamonnifikation, Abwasser

Entdecken Sie Artikel in demselben Anwendungsbereich