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Ein besseres Verständnis komplexer Netze

Europäische Wissenschaftler haben Modelle gebaut, die dabei behilflich sein werden, komplexe Systeme zu analysieren, indem die Struktur und Interaktion einzelner Komponenten aufgegliedert wird. Das Instrument lässt sich auf eine Vielzahl komplexer Systeme übertragen, so etwa Ökosysteme, Zellen- und sogar Wirtschaftssysteme.
Ein besseres Verständnis komplexer Netze
Für ein Verständnis komplexer Systeme ist es für gewöhnlich nicht ausreichend, deren Grundbestandteile zu analysieren. Komplexe Netze sind nicht einheitlich und bestehen für gewöhnlich aus verschiedenen Gruppen, die auf dynamische Weise interagieren.

Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts GRODYNET (Group-based dynamics on complex networks) wurde ein allgemeiner theoretischer Rahmen entwickelt, der genutzt werden kann, um das Zusammenspiel zwischen Netzstruktur und Systemdynamik zu verstehen. Das langfristige Ziel besteht darin, diesen Rahmen auf biologische und sozioökonomische Systeme von Interesse anzuwenden.

Unter Verwendung gruppenbasierter Inferenzmodelle zur Vorhersage der Entwicklung von Netzen haben die GRODYNET-Forscher diese Instrumente auf Systeme ausgeweitet, bei denen es sich nicht per se um Netzsysteme handelt, um etwa Prognosen zum Verhalten und zu Entscheidungen des Menschen zu machen. Es wurde zudem die Bedeutung von gruppierten Knoten gegenüber einzelnen Knoten bestätigt, etwa hinsichtlich einer Filmgruppe bezüglich der Netzdynamik. Interessanterweise weisen die entwickelten Inferenzmodelle unter Aufhebung des Domänenwissens, welches bezogen auf eine Gerichtsverhandlung als das Rechtssystem fungieren würde, eine größere Spezifität aus, als domänenspezifische Methoden.

Ebenjenes Modell ist angewandt worden, um die Zellpolarität von Hefe und die Abgrenzung von mesoskaligen Interaktionen von an dem Netz beteiligter Proteine zu untersuchen. Die Forscher demonstrierten, dass sich mit einem Modell mit einer einzigen kinetischen Konstante für jede Proteingruppe die Dynamik einzelner Proteine vorhersagen lässt.

Die Anwendungsmöglichkeiten für das GROYDYNET-Modell haben eine große Bandbreite in vielen wichtigen Bereichen wie etwa der Biomedizin oder der Gesundheitsversorgung. Die Migration von Krebszellen bei einer Tumorbildung, die Prognostizierung von Interaktionen zwischen Wirkstoffen im Bereich der personalisierten Medizin und der Kampf gegen eine mikrobielle Resistenz bezüglich Wirkstoffen werden allesamt unter dem Schirm dieses Systems vereint.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Komplexe Netze, komplexe Systeme, gruppenbasierte Dynamik, Systemdynamik, Inferenzmodelle
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