Die Notwendigkeit, sich über unebene, sich ständig verändernde Gelände zu bewegen, gehört zu unserem täglichen Leben. Das zentrale Nervensystem muss daher eine erhöhte Menge an Information integrieren, um mit der Unvorhersehbarkeit äußerer Störungen zurechtkommen zu können. Die Folge dieser erhöhten Beanspruchung könnte eine flexible Kombination der modularen Organisation von Bewegungssteuerung sein. Auf Kosten der Genauigkeit der Bewegung wäre es so möglich, dass das System reagiert, indem es die Robustheit (Fähigkeit mit Fehlern umzugehen) seiner Steuerung erhöht. Jedoch sind die Strategien, die das zentrale Nervensystem zur Organisation der Bewegung verwendet, immer noch schlecht verstanden. Eine Möglichkeit besteht darin, dass Bewegungen zustande kommen durch eine kleine Anzahl linear kombinierter Aktivierungsmuster (Muskelsynergien). Unter den verschiedenen Möglichkeiten der Bewegungsstörung sind das Weglassen von Schuhen und die Verwendung von unebenen Oberflächen zwei gebräuchliche Optionen. In einem ersten Schritt habe ich eine gründliche Analyse der Methoden durchgeführt, die nützlich sind für a) die Auswertung von raumzeitlichen Gangparametern mithilfe von Daten der plantaren Druckverteilung und b) die Extraktion von Muskelsynergien mittels nicht-negativer Matrixfaktorisierung. Anschließend habe ich die modulare Organisation von c) beschut und barfuß Laufen und d) Laufband Gehen und Laufen über ebener und unebener Oberfläche analysiert. Im Vergleich zum gestörten Zustand zeigte das Barfußlaufen eine zeitlichen Verschiebung der zeitabhängigen Muskelaktivierungspatterns (Motor Primitives) und eine Reorganisation der zeitunabhängigen Koeffizienten (Motor Modules). Zusammenfassend, konserviert Fortbewegung über unebener Oberfläche, im Vergleich zu ebener, Motor Modules, während Motor Primitives im Allgemeinen breiter werden. Diese Ergebnisse unterstützen die Idee einer erhöhten Robustheit in der motorischen Kontrolle während der instabilen Fortbewegung. / The need to move over uneven, continuously changing terrains is part of our daily life. Thus, the central nervous system must integrate an augmented amount of information in order to be able to cope with the unpredictability of external disturbances. A consequence of this increased demand might be a flexible recombination of the modular organisation of movement creation and control. At the expense of motion’s accuracy, it is possible that the system responds by increasing its control’s robustness (i.e. ability to cope with errors). However, the strategies employed by the central nervous system to organise movement are still poorly understood. One possibility is that movements are constructed through a small amount of linearly combined patterns of activations, called muscle synergies. Amongst the several possibilities of perturbing locomotion, the removal of footwear and the use of uneven surfaces are two valid options. In a first step, I conducted a thorough analysis of the methodologies useful for a) the evaluation of spatiotemporal gait parameters using plantar pressure distribution data and b) the extraction of muscle synergies using non-negative matrix factorisation. Afterwards, I analysed the modular organisation of c) shod and barefoot running and d) walking and running over an even- and an uneven-surface treadmill. The modular organisation of locomotion, assessed through the extraction of muscle synergies, changed when perturbations were introduced. Compared to the shod condition, barefoot running underwent, mostly due to the different foot strike pattern, a reorganisation of the time-independent coefficients (motor modules) and a time-shift of the time-dependent muscle activation patterns (motor primitives). Uneven-surface locomotion, compared to even-surface, conserved motor modules, while motor primitives were generally wider, confirming the idea of an increased robustness in motor control during unsteady locomotion.

Modularität ist ein wiederkehrendes Thema in biologischen Netzwerken, in denen sich unabhängige Elemente wiederholen und neu zusammensetzen, um neue Funktionen zu erzeugen. In der angeborenen Immunität sind supramolekular organisierende Zentren (SMOCs) ein Beispiel für Modularität, die durch eine ligandeninduzierte komplexe Selbstassemblierung gekennzeichnet sind und deren Signalkomponenten in ihrer lokalen Konzentration zunehmen. Das Myddosom ist ein SMOC, das sich als Reaktion auf den Liganden IL-1, ein wichtiges proinflammatorisches Zytokin, zusammensetzt. Der Myddosom-vermittelte IL-1-Signalweg wurde mit biochemischen Methoden umfassend charakterisiert, doch Informationen zur Dynamik sind weiterhin begrenzt. Es gibt widersprüchliche Berichte darüber, wie die Proteine des IL-1-Signalwegs zusammengesetzt werden, und es ist nicht bekannt, ob die Komplexe des IL-1-Signalwegs wieder abgebaut werden. In dieser Arbeit wurde die Dynamik der Myddosom-vermittelten IL-1-Signaltransduktion untersucht, wobei eine völlig neue Hochdurchsatz-Bildanalyse-Pipeline, eine Phasenporträtanalyse, ein neuartiger Mikroskopie-Assay und CRISPR/Cas9-editierte lebende Lymphomzelllinien kombiniert wurden. Hier zeige ich, dass der Aufbau des IL-1-Signalwegs sequenzielle Schritte, eine ligandeninduzierte De-novo-Oligomerisierung, Proteine, die die Oligomergröße regulieren, und zwei Module umfasst: das Myddosom und die NF-κB-Signalosome. Das stromaufwärts gelegene Myddosom-Signalosom (MyD88, IRAK4, IRAK1, TRAF6, TAB2) erscheint zuerst, zeigt keine Erholung in FRAP-Experimenten und zeigt eine positive interne Rückkopplung. Das nachgeschaltete NF-κB-Signalosom (HOIL1, NEMO, RelA, A20) erscheint später, erholt sich nach FRAP und reguliert das Myddosom-Signalosom negativ. Ich zeige auch zum ersten Mal, dass sich der IL-1-Signalweg nach Überschreiten eines kritischen stöchiometrischen Verhältnisses auflöst und dass dynamische Gleichungen den Zusammenbau und den Abbau nachbilden können. Diese Ergebnisse zeigen, wie ein SMOC-abhängiger Signalweg Modularität zur Regulierung einsetzt. Das Verständnis von Signalisierungsmodulen ist von großer Bedeutung für die Aufklärung der regulatorischen Schaltkreise in biologischen Netzwerken. Meine Hochdurchsatz-Pipeline bietet einen vielversprechenden Ansatz, um dieses Ziel zu erreichen. / Modularity is a recurring theme in biological networks where independent elements repeat and shuffle to produce novel functions. In innate immunity, supramolecular organizing centers (SMOCs) are an example of modularity, characterized by ligand-induced complex self-assembly, and signaling components increase in local concentration. The Myddosome is a SMOC that assembles in response to the ligand IL-1, a vital proinflammatory cytokine. The Myddosome-mediated IL-1 signaling pathway has been extensively characterized using biochemical methods, yet dynamic information remains limited. There are conflicting reports of how the IL-1 pathway proteins assemble, and it is unknown whether IL-1 pathway complexes disassemble. This thesis investigated the Myddosome-mediated IL-1 signal transduction dynamics, combining a completely new high-throughput image analysis pipeline, phase portrait analysis, a novel microscopy assay, and CRISPR/Cas9-edited live lymphoma cell lines. Here, I show that the IL-1 pathway assembly has sequential steps, ligand-induced de novo oligomerization, proteins regulating oligomer size, and two modules: the Myddosome and NF-κB signalosomes. The upstream Myddosome signalosome (MyD88, IRAK4, IRAK1, TRAF6, TAB2) appears first, has no FRAP recovery, and shows positive internal feedback. The downstream NF-κB signalosome (HOIL1, NEMO, RelA, A20) appears later, recovers after FRAP, and negatively regulates the Myddosome signalosome. I also show, for the first time, that the IL-1 pathway disassembles after crossing a critical stoichiometric ratio, and that dynamical equations can recapitulate assembly-disassembly. These results demonstrate how a SMOC-dependent pathway uses modularity to achieve regulation. Understanding signaling modules holds significant implications for elucidating the regulatory circuitry in biological networks. My high-throughput pipeline offers a promising approach to achieving this objective.

Die Bewegungs-kontrollstrategien kontextabhängig und abhängig von unterschiedlichen Kriterien ausgewählt werden. Einerseits ist die Stabilität in den Bewegungszuständen wie der Fortbewegung ausschlaggebend für die ungestörte Ausführung bestimmter Handlungen und erfordert eine effektive Steuerung durch das zentrale Nervensystem. Andererseits wird die Bewegungsstrategieauswahl durch das zentrale Nervensystem dadurch bestimmt, dass die Energiekosten minimiert werden soll. Beide Konzepte (d.h. die Aufrechterhaltung der Stabilität und die Energiekostenminimierung) spielen eine fundamentale Rolle bei der Frage, warum sich Menschen so bewegen, wie sie es tun. Unklar ist dabei allerdings, auf welche Weise das zentrale Nervensystem beide Prinzipien gegeneinander gewichtet. In den letzten 20 Jahren haben uns wissenschaftliche Konzepte wie die Chaostheorie oder die Theorie komplexer Systeme eine neue Herangehensweise an diese Fragen ermöglicht. Diese Arbeit untersucht die dynamische Stabilität menschlicher Fortbewegung mit Hilfe des Konzepts der Ljapunowanalyse. Als erstes wird eine methodologische Untersuchung der Verlässlichkeit des maximalen Ljapunowexponenten beim Gehen und Laufen durchgeführt (Kapitel 2). Danach wird verglichen zwischen dem Laufen unter normalen Umständen und dem darauffolgenden Laufen ohne Schuhe, wobei letzteres eine Abnahme der Stabilität nach dem Übergang zu den neuen Umständen zur Folge hat (Kapitel 3). In der letzten Untersuchung wurde ein unterschiedlich langes Training zur Verbesserung der Laufenergetik durchgeführt, in einer Gruppe nur über einen kurzen und in einer anderen Gruppe über einen etwas längeren Zeitraum (Kapitel 4). Die Ergebnisse zeigen, dass Bewegungskontrollfehler für die Energiekosten beim Laufen eine Rolle spielen können, und legen somit eine flexible Priorisierung der Bewegungskontrolle nahe. / Motor control strategies are chosen in a context dependent manner, based on different criteria. On the one hand stability in dynamic conditions such as locomotion, is crucial to uninterrupted task execution and requires effective regulation by the central nervous system. On the other, minimization of the energetic cost of transport is instrumental in choosing the locomotion strategy by the central nervous system. Both these concepts, (i.e. maintaining stability and optimization of energetic cost of locomotion) have a fundamental role on how and why humans move in the way they do. However, how the human central nervous system prioritizes between the different goals is unknown. In the last 20 years, ideas from scientific paradigms such as chaos theory and complex systems have given us novel tools to approach these questions. The current thesis examines the dynamic stability during human locomotion under such an approach using the concept of Lyapunov analysis. At first a methodological examination of the reliability of the maximum Lyapunov exponent in walking and running has been conducted (chapter 2). Afterwards, an examination between the habitual running condition and after removal of footwear was conducted, exhibiting a decrease in stability following the acute transition to the new condition (chapter 3). In the last study, a training intervention aiming at improvements in running energetics was performed using a short-term and a long-term intervention group (chapter 4). The results evidence that motor control errors can have a role in the energy cost of running and thus, a flexible prioritization of the motor control output.