Living organisms throughout evolution have developed desired properties, such as the ability of maintaining functionality despite changes in the environment or their inner structure, the formation of functional modules, from metabolic pathways to organs, and most essentially the capacity to adapt and evolve in a process called natural selection. It can be observed in the metabolic networks of modern organisms that many key pathways such as the citric acid cycle, glycolysis, or the biosynthesis of most amino acids are common to all of them. Understanding the evolutionary mechanisms behind this development of complex biological systems is an intriguing and important task of current research in biology as well as artificial life. Several competing hypotheses for the formation of metabolic pathways and the mecha- nisms that shape metabolic networks have been discussed in the literature, each of which finds support from comparative analysis of extant genomes. However, while being powerful tools for the investigation of metabolic evolution, these traditional methods do not allow to look back in evolution far enough to the time when metabolism had to emerge and evolve to the form we can observe today. To this end, simulation studies have been introduced to discover the principles of metabolic evolution and the sources for the emergence of metabolism prop- erties. These approaches differ considerably in the realism and explicitness of the underlying models. A difficult trade-off between realism and computational feasibility has to be made and further modeling decisions on many scales have to be taken into account, requiring the combination of knowledge from different fields such as chemistry, physics, biology and last but not least also computer science. In this thesis, a novel computational model for the in silico evolution of early metabolism is introduced. It comprises all the components on different scales to resemble a situation of evolving metabolic protocells in an RNA-world. Therefore, the model contains a minimal RNA-based genetics and an evolving metabolism of catalytic ribozymes that manipulate a rich underlying chemistry. To allow the metabolic organization to escape from the confines of the chemical space set by the initial conditions of the simulation and in general an open- ended evolution, an evolvable sequence-to-function map is used. At the heart of the metabolic subsystem is a graph-based artificial chemistry equipped with a built-in thermodynamics. The generation of the metabolic reaction network is realized as a rule-based stochastic simulation. The necessary reaction rates are calculated from the chemical graphs of the reactants on the fly. The selection procedure among the population of protocells is based on the optimal metabolic yield of the protocells, which is computed using flux balance analysis. The introduced computational model allows for profound investigations of the evolution of early metabolism and the underlying evolutionary mechanisms. One application in this thesis is the study of the formation of metabolic pathways. Therefore, four established hypothe- ses, namely the backwards evolution, forward evolution, patchwork evolution and the shell hypothesis, are discussed within the realms of this in silico evolution study. The metabolic pathways of the networks, evolved in various simulation runs, are determined and analyzed in terms of their evolutionary direction. The simulation results suggest that the seemingly mutually exclusive hypotheses may well be compatible when considering that different pro- cesses dominate different phases in the evolution of a metabolic system. Further, it is found that forward evolution shapes the metabolic network in the very early steps of evolution. In later and more complex stages, enzyme recruitment supersedes forward evolution, keeping a core set of pathways from the early phase. Backward evolution can only be observed under conditions of steady environmental change. Additionally, evolutionary history of enzymes and metabolites were studied on the network level as well as for single instances, showing a great variety of evolutionary mechanisms at work. The second major focus of the in silico evolutionary study is the emergence of complex system properties, such as robustness and modularity. To this end several techniques to analyze the metabolic systems were used. The measures for complex properties stem from the fields of graph theory, steady state analysis and neutral network theory. Some are used in general network analysis and others were developed specifically for the purpose introduced in this work. To discover potential sources for the emergence of system properties, three different evolutionary scenarios were tested and compared. The first two scenarios are the same as for the first part of the investigation, one scenario of evolution under static conditions and one incorporating a steady change in the set of ”food” molecules. A third scenario was added that also simulates a static evolution but with an increased mutation rate and regular events of horizontal gene transfer between protocells of the population. The comparison of all three scenarios with real world metabolic networks shows a significant similarity in structure and properties. Among the three scenarios, the two static evolutions yield the most robust metabolic networks, however, the networks evolved under environmental change exhibit their own strategy to a robustness more suited to their conditions. As expected from theory, horizontal gene transfer and changes in the environment seem to produce higher degrees of modularity in metabolism. Both scenarios develop rather different kinds of modularity, while horizontal gene transfer provides for more isolated modules, the modules of the second scenario are far more interconnected.

Das Ziel dieser Arbeit war es, den Einfluss unterschiedlich zusammengesetzter Tränken auf den Säuren-Basen-Haushalt bei Kälbern mit experimentell induzierter metabolischer Azidose zu untersuchen. Bei gesunden Kälbern konnte nachgewiesen werden, dass die Fütterung von milchbasierten ORL mit einer [SID3] ≥92 mmol/l eine Erhöhung der Plasma-[SID3] zur Folge hat (BACHMANN et al. 2009b) und damit eine alkalische Wirkung auf den SBS. Zu prüfen galt die Hypothese, ob es bei Kälbern mit experimentell induzierter metabolischer Azidose zu einem stärkeren alkalisierenden Effekt nach Gabe einer Tränke mit einer hohen [SID3] kommt. Bessere alkalisierende Eigenschaften einer Tränke könnten potentiell genutzt werden, um den Genesungsprozess von Kälbern mit metabolischer Azidose zu beschleunigen. Material und Methoden Zur Verfügung standen zwölf Kälber der Rasse Holstein-Friesian im Alter von weniger als vier Lebenswochen. Unter Verwendung von in der Literatur beschriebenen Induktionsprotokollen konnte per Infusion bei jeweils sechs Tieren eine manifeste hyperchlorämische Azidose und bei weiteren sechs Kälbern eine D-/L-Laktatazidose ausgelöst werden. Die Tiere wurden im Anschluss mit Milchaustauscher, wasser- oder milchaustauscher-basierter oraler Rehydratationslösung getränkt bzw. blieben im nüchternen Zustand. Zur Bestimmung von Stewart-Parametern des Säuren-Basen-Haushaltes im Plasma wurden nach einem festgelegten zeitlichen Schema vor und nach Induktion sowie vor und nach der Tränkegabe venöse Blutproben entnommen. Ergebnisse Bedingt durch die Einleitungsprotokolle war die Interpretation der Messergebnisse durch den starken Anstieg des Plasmavolumens bedeutend erschwert. Die eingesetzten Induktionsprotokolle sind nicht für Untersuchungen des Säuren-Basen-Haushaltes bei Kälbern nach unterschiedlicher Fütterung geeignet. Aus diesem Grund kann die aufgestellte Hypothese, dass die Verabreichung von milchaustauscher-basierter ORL zu einer besseren alkalischen Wirkung bei Kälbern mit metabolischer Azidose führt, anhand der vorliegenden Ergebnisse weder abgelehnt noch bestätigt werden. Einige Untersuchungsergebnisse zeigten positive Effekte auf Parameter des SBS bei Kälbern, denen eine Tränke verabreicht wurde, im Vergleich zu nüchternen Tieren. Diese Parameter waren die Plasma-D-Laktatkonzentration, die Strong Ion Difference [SID3] und [SID4] und ionisiertes Calcium [Ca2+]. Die Effekte waren nicht auf eine bestimmte der drei eingesetzten Tränkevarianten zurückzuführen. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass ein quadratischer Zusammenhang zwischen der berechneten Variable Strong Ion Gap [SIGAlb/TP] und den gemessenen D-/L-Laktatkonzentrationen im Plasma besteht. Dies könnte zukünftig genutzt werden, um Faktoren zu etablieren, welche die Ableitung der Plasma-D-/L-Laktatkonzentration bei durchfallkranken Kälbern mit ZNS-Symptomatik aus gängigen Parametern ermöglicht, ohne die Laktatkonzentration direkt messen zu müssen. Schlussfolgerungen Für zukünftige Untersuchungen dieser Art wäre ein Induktionsprotokoll wünschenswert, das sowohl eine metabolische Azidose bei gleichzeitiger Dehydratation der Kälber vereint und so die metabolischen Bedingungen durchfallkranker Kälber simuliert. Die Gabe von ORL als direkte Einmischung in Milch bzw. MAT wird kritisch betrachtet. Ein negativer Effekt bei der Gabe von MAT-basierter ORL konnte bei diesen Untersuchungen auf keinen der bestimmten Parameter des SBS im Vergleich zu den anderen Tränkezusammensetzungen festgestellt werden. Klinische Nebenwirkungen Bei dieser Untersuchung traten nach der mehrfachen Infusion von D-/L-Laktat unerwartete Nebenwirkungen auf. Die Verabreichung führte zu starken Irritationen der Vena jugularis externa und zu Ödembildungen. Erhöhte D-Laktatkonzentrationen werden beim Menschen und verschiedenen Tierarten als Marker für traumatische Prozesse, Ischämie, Diabetes, gastrointestinale und neurologische Störungen diskutiert. Die weitere gezielte Untersuchung des Einflusses der wiederholten oder anhaltenden Einwirkung von D-Laktat auf Epithelzellen könnte nach den vorliegenden Untersuchungsergebnissen einen weiteren Anhaltspunkt für die Aufklärung der genauen pathologischen Mechanismen des D-Laktates bieten.

Diese Doktorarbeit behandelt die Beobachtung, daß Koregulationsmuster in Genexpressionsdaten häufig Funktionsstrukturen der Zelle widerspiegeln. Zunächst werden simulierte Genexpressionsdaten und Expressionsdaten aus Hefeexperimenten mit Hilfe von Independent Component Analysis (ICA) und verwandten Faktormodellen untersucht. In einem eher theoretischen Zugang werden anschließend Beziehungen zwischen den Expressionsmustern und der biologischen Funktion der Gene aus einem Optimalitätsprinzip hergeleitet. Lineare Faktormodelle, beispielsweise ICA, zerlegen Genexpressionsmatrizen in statistische Komponenten: die Koeffizienten bezüglich der Komponenten können als Profile von verborgenen Variablen ("Expressionsmoden") interpretiert werden, deren Werte zwischen den Proben variieren. Im Gegensatz zu Clustermethoden beschreiben solche Faktormodelle eine überlagerung biologischer Effekte und die individuellen Reaktionen der einzelnen Gene: jedes Genprofil besteht aus einer überlagerung der Expressionsmoden, die so die gemeinsamen Schwankungen vieler Gene erklären. Die linearen Komponenten werden blind, also ohne zusätzliches biologisches Wissen, aus den Daten geschätzt, und die meisten der hier betrachteten Methoden erlauben es, nahezu schwach besetzte Komponenten zu rekonstruieren. Beim Ausdünnen einer Komponente werden Gene sichtbar, die stark auf die entsprechende Mode reagieren, ganz in Analogie zu Genen, die differentielle Expression zwischen einzelnen Proben zeigen. Verschiedene Faktormodelle werden in dieser Arbeit auf simulierte und experimentelle Expressionsdaten angewendet. Bei der Simulation von Expressionsdaten wird angenommen, daß die Genexpression von einigen unbeobachteten Variablen ("biologischen Expressionsmoden") abhängt, die den Zellzustand beschreiben und deren Einfluss auf die Gene sich durch nichtlineare Funktionen, die sogenannten Genprogramme, beschreiben läßt. Besteht Hoffnung, solche Expressionsmoden durch blinde Datenanalyse wiederzufinden? Die Tests in dieser Arbeit zeigen, daß die Moden mit ICA recht zuverlässig gefunden werden, selbst wenn die Daten verrauscht oder leicht nichtlinear sind und die Anzahl der wahren und der geschätzten Komponenten nicht übereinstimmt. Regressionsmodelle werden an Profile einzelner Gene angepasst, um ihre Expression durch Expressionsmoden aus Faktormodellen oder durch die Expression einzelner Transkriptionsfaktoren zu erklären. Nichtlineare Genprogramme werden mit Hilfe von nichtlinearer ICA ermittelt: solche effektiven Genprogramme könnten zur Beschreibung von Genexpression in großen Zellmodellen Verwendung finden. ICA und verwandte Methoden werden auf Expressionsdaten aus Zellzyklusexperimenten angewendet: neben biologisch interpretierbaren Moden werden experimentelle Artefakte identifiziert, die vermutlich Hybridisierungseffekte oder eine Verunreinigung der Proben widerspiegeln. Für einzelne Komponenten wird gezeigt, daß die koregulierten Gene gemeinsame biologische Funktionen besitzen und daß die entsprechenden Enzyme bevorzugt in bestimmten Bereichen des Stoffwechselnetzes zu finden sind. Die Expressionmechanismen scheinen also - als Ergebnis der Evolution - Funktionsbeziehungen zwischen den Genen widerzuspiegeln: es wäre unter ökonomischen Gesichtspunkten vermutlich ineffizient, wenn kooperierende Gene nicht auch koreguliert würden. Um diese teleologische Vorstellung von Genexpression zu formalisieren, wird in dieser Arbeit ein mathematisches Modell zur Analyse der optimalen differentiellen Expression (ANODE) vorgeschlagen: das Modell beschreibt Regulatoren, also beispielsweise Gene oder Enzyme, und die von ihnen gesteuerten Variablen, zum Beispiel metabolische Flüsse. Das Systemverhalten wird durch eine Fitnessfunktion bewertet, die beispielsweise vom bestimmten Stoffwechselflüssen abhängt und die es zu optimieren gilt. Dieses Optimalitätsprinzip definiert eine optimale Reaktion der Regulatoren auf kleine äußeren Störungen. Zur Berechnung optimaler Regulationsmuster braucht das zu regulierende System nur teilweise bekannt zu sein: es genügt, sein mögliches Verhalten in der Nähe des optimalen Zustandes sowie die lokale Form der Fitnesslandschaft zu kennen. Die Methode wird auf zeitabhängige Störungen erweitert: um die Antwort von Stoffwechselsystemen auf kleine oszillatorische Störungen zu beschreiben, werden frequenzabhängige Kontrollkoeffizienten definiert und durch Summations- und Konnektivitätstheoreme charakterisiert. Um die vorhergesagte Beziehung zwischen Expression und Funktion zu prüfen, werden Kontrollkoeffizienten für ein großes Stoffwechselnetz simuliert, und ihre statistischen Eigenschaften werden untersucht: die Struktur der Kontrollkoeffizientenmatrix bildet die Netztopologie ab, das bedeutet, chemische Reaktionen haben gewöhnlich einen geringen Einfluss auf weit entfernte Teile des Netzes. Außerdem hängen die Kontrollkoeffizienten innerhalb eines Teilnetzes nur schwach von der Modellierung des umgebenden Netzes ab. Verschiedene plausible Annahmen über sinnvolle Expressionsmuster lassen sich formal aus dem Optimalitätsprinzip herleiten: das Hauptergebnis ist eine allgemeine Beziehung zwischen dem Verhalten und der biologischen Funktion von Regulatoren, aus der sich zum Beispiel die Koregulation von Enzymen in Komplexen oder Funktionsmodulen ergibt. Die Funktionen der Gene werden in diesem Zusammenhang durch ihre linearen Einflüsse (die sogenannten Responsekoeffizienten) auf fitnessrelevante Zellvariable beschrieben. Für Stoffwechselenzyme werden aus den Theoremen der metabolischen Kontrolltheorie Summenregeln hergeleitet, die die Expressionsmuster mit der Struktur des Stoffwechselnetzes verknüpfen. Weitere Vorhersagen betreffen eine symmetrische Kompensation von Gendeletionen und eine Beziehung zwischen Genexpression und dem Fitnessverlust aufgrund von Deletionen. Wenn die optimale Steuerung durch eine Rückkopplung zwischen Zellvariablen und den Regulatoren verwirklicht ist, dann spiegeln sich funktionale Beziehungen auch in den Rückkopplungskoeffizienten wider. Daher ist zu erwarten, daß Gene mit ähnlicher Funktion durch Eingangssignale aus denselben Signalwegen gesteuert werden. Das Modell der optimalen Steuerung sagt voraus, daß Expressionsprofile aus Linearkombinationen von Responsekoeffizientenprofilen bestehen: Tests mit experimentellen Expressionsdaten und simulierten Kontrollkoeffizienten stützen diese Hypothese, und die gemeinsamen Komponenten, die aus diesen beiden Arten von Daten geschätzt werden, liefern ein anschauliches Bild der Stochwechselvorgänge, die zur Anpassung an unterschiedliche Umgebungen notwendig sind. Alles in allem werden in dieser Arbeit empirische Beziehungen zwischen der Expression and der Funktion von Genen bestätigt. Darüber hinaus werden solche Beziehungen aus theorischen Gründen vorhergesagt. Ein Hauptziel ist es, teleologische Aussagen über Genexpression auf explizite Annahmen zurückzuführen und dadurch klarer zu formulieren, und so einen theoretischen Rahmen für die Integration von Expressionsdaten und Funktionsannotationen zu liefern. Während andere Autoren die Expression mit Funktionskategorien der Gene oder topologisch definierten Stoffwechselwegen verglichen haben, schlage ich vor, die Funktionen von Genen durch ihre Responsekoeffizienten auszudrücken. Als ein Hauptergebnis dieser Arbeit werden allgemeine Beziehungen zwischen der Funktion, der optimalen Expression und dem Programm eines Gens vorhergesagt. Soweit die Optimalitätsannahme gilt, rechtfertigt das Modell die Verwendung von Expressionsdaten zur Funktionsannotation und zur Rekonstruktion von Stoffwechselwegen und liefert außerdem eine funktionsbezogene Interpretation für die linearen Komponenten in Expressionsdaten. Die Methoden aus dieser Arbeit sind nicht auf Genexpressionsdaten beschränkt: die Faktormodelle lassen sich auch auf Protein- und Metabolitdaten anwenden, und das Optimalitätsprinzip könnte ebenfalls auf andere Steuerungsmechanismen angewendet werden, beispielsweise auf die allosterische Steuerung von Enzymen. / This thesis is concerned with the observation that coregulation patterns in gene expression data often reflect functional structures of the cell. First, simulated gene expression data and expression data from yeast experiments are studied with independent component analysis (ICA) and with related factor models. Then, in a more theoretical approach, relations between gene expression patterns and the biological function of the genes are derived from an optimality principle. Linear factor models such as ICA decompose gene expression matrices into statistical components. The coefficients with respect to the components can be interpreted as profiles of hidden variables (called "expression modes") that assume different values in the different samples. In contrast to clusterings, such factor models account for a superposition of effects and for individual responses of the different genes: each gene profile consists of a superposition of the expression modes, which thereby account for the common variation of many genes. The components are estimated blindly from the data, that is, without further biological knowledge, and most of the methods considered here can reconstruct almost sparse components. Thresholding a component reveals genes that respond strongly to the corresponding mode, in comparison to genes showing differential expression among individual samples. In this work, different factor models are applied to simulated and experimental expression data. To simulate expression data, it is assumed that gene expression depends on several unobserved variables ("biological expression modes") which characterise the cell state and that the genes respond to them according to nonlinear functions called "gene programs". Is there a chance to reconstruct such expression modes with a blind data analysis? The tests in this work show that the modes can be found with ICA even if the data are noisy or weakly nonlinear, or if the numbers of true and estimated components do not match. Regression models are fitted to the profiles of single genes to explain their expression by expression modes from factor models or by the expression of single transcription factors. Nonlinear gene programs are estimated by nonlinear ICA: such effective gene programs may be used for describing gene expression in large cell models. ICA and similar methods are applied to expression data from cell-cycle experiments: besides biologically interpretable modes, experimental artefacts, probably caused by hybridisation effects and contamination of the samples, are identified. It is shown for single components that the coregulated genes share biological functions and the corresponding enzymes are concentrated in particular regions of the metabolic network. Thus the expression machinery seems to portray - as an outcome of evolution - functional relationships between the genes: regarding the economy of resources, it would probably be inefficient if cooperating genes were not coregulated. To formalise this teleological view on gene expression, a mathematical model for the analysis of optimal differential expression (ANODE) is proposed in this work: the model describes regulators, such as genes or enzymes, and output variables, such as metabolic fluxes. The system´s behaviour is evaluated by a fitness function, which, for instance, rates some of the metabolic fluxes in the cell and which is supposed to be optimised. This optimality principle defines an optimal response of regulators to small external perturbations. For calculating the optimal regulation patterns, the system to be controlled needs to be known only partially: it suffices to predefine its possible behaviour around the optimal state and the local shape of the fitness function. The method is extended to time-dependent perturbations: to describe the response of metabolic systems to small oscillatory perturbations, frequency-dependent control coefficients are defined and characterised by summation and connectivity theorems. For testing the predicted relation between expression and function, control coefficients are simulated for a large-scale metabolic network and their statistical properties are studied: the structure of the control coefficients matrix portrays the network topology, that is, chemical reactions tend to have little control on distant parts of the network. Furthermore, control coefficients within subnetworks depend only weakly on the modelling of the surrounding network. Several plausible assumptions about appropriate expression patterns can be formally derived from the optimality principle: the main result is a general relation between the behaviour of regulators and their biological functions, which implies, for example, the coregulation of enzymes acting in complexes or functional modules. In this context, the functions of genes are quantified by their linear influences (called ``response coefficients'') on fitness-relevant cell variables. For enzymes controlling metabolism, the theorems of metabolic control theory lead to sum rules that relate the expression patterns to the structure of the metabolic network. Further predictions concern a symmetric compensation for gene deletions and a relation between gene expression and the fitness loss caused by gene deletions. If optimal regulation is realised by feedback signals between the cell variables and the regulators, then functional relations are also portrayed in the linear feedback coefficients, so genes of similar function may be expected to share inputs from the same signalling cascades. According to the model of optimal regulation, expression profiles are linear combinations of response coefficient profiles: tests with experimental expression profiles and simulated control coefficients support this hypothesis, and the common components which are estimated from both kinds of data provide a vivid picture of the metabolic adaptations that are required in different environments. To summarise, empirical relations between gene expression and function have been confirmed in this work. Furthermore, such relations have been predicted on theoretical grounds. A main aim is to clarify teleological assertions about gene expression by deriving them from explicit assumptions, and thus to provide a theoretical framework for the integration of expression data and functional annotations. While other authors have compared expression to functional gene categories or topologically defined metabolic pathways, I propose to relate it to the response coefficients. A main result of this work is that general relations are predicted between a gene's function, its optimal expression behaviour, and its regulatory program. Where the assumption of optimality is valid, the model justifies the use of expression data for functional annotation and pathway reconstruction, and it provides a function-related interpretation for the linear components behind expression data. The methods from this work are not limited to gene expression data: the factor models are applicable to protein and metabolite data as well, and the optimality principle may also apply to other regulatory mechanisms, such as the allosteric control of enzymes.

In dieser Arbeit wird das Konzept der Scopes und auf großskalige metabolische Netzwerke angewendet. Scopes beschreiben die Synthesekapazität eines Netzwerkes, wenn dieses mit bestimmten Ausgangsstoffen versorgt wird. Dabei werden für definierte Ausgangsstoffe alle durch das Netzwerk synthetisierbaren Stoffe berechnet. In dieser Arbeit wird insbesondere das Referenznetzwerk der KEGG-Datenbank untersucht, welches Reaktionen unabhängig von ihrem Vorkommen in unterschiedlichen Organismen enthält. Es werden die Synthesekapazitäten systematisch für alle Einzelstoffe und für einige Stoffkombinationen errechnet und untersucht. Der Effekt von Kofaktoren wird analysiert. Desweiteren ist es möglich, Kombinationen von Ausgangsstoffen zu finden, aus denen wichtige Metabolite der Zelle produziert werden können. Somit kann der Nährstoffbedarf einer Zelle abgeschätzt werden. Im zweiten Teil wird eine Hierarchie der Scopes basierend auf Inklusionsrelationen zwischen diesen erstellt. Diese Hierarchie kann mit der chemischen Komposition der enthaltenen Stoffe, also mit deren chemischen Bausteinen, den Elementen oder Gruppen, in Verbindung gebracht werden. Dabei erhalten Scopes mit sehr häufigen Bausteinkombinationen eine hervorgehobene Rolle in der Hierarchie. Die Scopehierarchie kann mit der Autotrophie des Netzwerkes in Zusammenhang gebracht werden. Der dritte Teil beschäftigt sich mit möglichen Änderungen in der Topologie des Netzwerkes und deren Auswirkungen auf die Scopes. Es stellt sich heraus, dass die Synthesekapazitäten sich im allgemeinen sehr robust gegenüber solchen Veränderungen verhalten. Die Methodik ist im übrigen auch geeignet um Lücken im biochemischen Wissen aufzuspühren und dadurch die Kenntnisse über den Metabolismus zu erweitern. Außerdem zeigen die getätigten Analysen evolutionäre Ziele hinter der Konstruktion metabolischer Netzwerke auf. / In this work, the concept of scopes is introduced and applied to large scale metabolic networks. The scopes represent functional measures, describing the synthesizing capacity of a metabolic network if supplied with a predefined set of resources. For a given set of initial metabolites, the seed, all possible products are determined using the stoichiometric information of the network. Specifically, the organism independent KEGG reference network is analyzed. The first part of this work describes possible applications of the scopes, including the determination of the synthesizing capacities of different compounds and sets of compounds, the study of the effect of cofactors on the capacities of metabolic networks or the identification of possible nutrient sets required for the maintenance of a cell. In the second part, the scopes of different seed compounds are systematically analyzed and put in relation to one another. A hierarchy is generated representing the inclusion relations of the scopes. Interestingly, this hierarchy reflects the chemical composition, i.e. the chemical elements or chemical groups of the contained compounds. Scopes containing frequently used chemical elements or groups are represented by high degree nodes in this hierarchy. A subhierarchy of these characteristic scopes is described and brought in relation to the autotrophy of the network. In the third part, the effect of modifications in the topology of metabolic networks is analyzed. It turns out that the scopes are generally robust against the deletion of single and even multiple reactions. Also, the influence of limitations in the metabolic knowledge on the results is discussed and possibilities for improvements are indicated. The performed analyses reveal evolutionary objectives behind the construction of metabolic networks. In particular, hypotheses about design, autotrophy or robustness of metabolic networks can be inferred.

Systembiologie strebt danach, biologische Netzwerke dynamisch zu modellieren. Zwei Erfordernisse sind zuhierfür erfüllen. Erstens müssen die Interaktionsnetzwerke bekannt sein. Zweitens muss die Dynamik einerjeden Interaktion aufgedeckt werden. Die Dynamik von Interaktionen werden durch Ratengleichungen beschrieben unter Verwendung von Kinetiken. Diese Kinetiken beschreiben den Interaktionsmechanismus. Für jede einzelne Interaktion des Netzwerkes sind die Parameter durch das Experiment zu bestimmt. Für enzymkatalysierte Reaktionen zum Beispiel werden Messungen durchgeführt, in welchen der Verbrauch des Substrates aufgezeichnet wird. Für viele Enzyme jedoch sind weder der Mechanismus geschweige denn die Parameter bekannt. Und vorhandene Daten sind gewöhnlich von mangelhafter Qualität. Nach einer Einführung in die kinetische Modellierung metabolischer Netzwerke betrachten wir ein veröffentlichtes künstliches genetisches Netzwerk, das entweder einem stationären Zustand zustrebt oder in Abhängigkeit eines kritschen Parameters in einen dauerhaften Schwingungszustand übergeht. Dieser kritsche Parameter ist der Hillkoeffizient in der Wechselwirkung zwischen einem Gen und dem anderen. Für verschiedene Parameterwahlen untersuchen wir, bei welchemWert des Hillkoeffizienten eine Bifurkation auftritt. Auf diese Weise ermitteln wir die Verteilung des kritschen Parameters, der nicht analytisch berechnet werden kann. Wir fahren dann fort und untersuchen nützliche Datenquellen für die Parametrisierung von kinetischen Modellen metabolischer Netzwerke und sammelnsie in einer elektronischen Ressource, um sie auf elektronischem Wege zugänglich und nutzbar zu machen. Dies erfordert, Standardreferenzen zu wählen für die Benennung der Komponenten biologischer Netzwerke. Schließlich beschreiben wir einen Arbeitsablauf, während desselben die Datenbank verwendet wird zur Parametrisierung von kinetischen Modellen metabolischer Netzwerke. / Systems biology seeks to model biological networks dynamically. Two requirements need to be fulfilled for this to be possible. First, the interaction networks need to be known. Second, the dynamics of the interactions have to be revealed. Dynamics of interactions are described by rate laws using kinetics. These kinetics describe the interaction mechanism. For each single interaction occurring in a biological networkparameters have to specified. They have to be measured by experiments. For enzyme catalysed reactions, for example, the parameters are measured by enzyme assays tracking the consumption of substrate. For many enzymes parameters and kinetic mechanism are not known. And existing data for parameters generally are ofpoor quality. After introducing kinetic modelling of metabolic networks we consider a published artificial genetic network that can either tend to a steady state or exhibit sustained oscillations depending on a critical parameter. This critical parameter is the Hill coefficient in the interaction from one gene with the other. For different parameter settings we examine at what value of the Hill coefficient a bifurcation occurs. At this point the network begins to oscillate. We thus assess the distribution of the critical values, a property that cannot be calculated analytically. We then go on to consider useful data sources for parmetrisation of kinetic models of metabolic networks and collect them in an electronical resource to make them electronically accessible and usable. This requires choosing standard references for the designation of components of biological networks. Finally we describe a workflow in which this data resource is used for automatic parametrisation of kinetic models of metabolic networks.

Influence of stress factors on tunneling nanotubes in cultivated human retinal pigment epithelial cells (ARPE-19). The eye as one of the most important sense organs of the human body is exposed to visible light radiation and other stress factors every day. Especially the retina (of the eye) is a sensible tissue for oxidative damage (Wu et al., 2006). The retinal pigment epithelium (RPE) is an important layer of the retina, which forms the outer layer and phagocytises the shed disc membranes of the photoreceptor outer segments. Furthermore, the RPE is involved in the maintenance of the visual cycle and regulates the retinal balance (Bok, 1993). To maintain those functions, a steady communication between the RPE-cells and the adjacent neighbour cells is necessary. Tunneling nanotubes (TNTs) build a newly discovered variety of cell communication and thus establish intercellular signal transduction and transport different cell components including pathogens (Rustom et al., 2004; Onfelt et al., 2006; Sherer und Mothes, 2008; Veranic et al., 2008). The formation of TNTs in the neuron-like pheochromocytoma cell line PC12 was first reported by Rustom et al in 2004. In the following years a growing number of cell types containing TNTs were described. For example a lot of TNT-reports were found between immune cells (Onfelt et al., 2004; Sowinski et al., 2008). Chinnery et al. first described TNTs in vivo in 2008. Here they found TNTs between dendritic cells in the cornea of the mouse. An important characteristic of TNTs is that they do not attach to the substratum. They contain F-actin as a characteristic feature of there structure (Rustom et al., 2004). Our study group detected the formation of TNTs between ARPE-19-cells, a human retinal pigment epithelial cell line. They contain F-actin, but no microtubules. Further it was observed an exchange of electrical signals, small molecules and even the transfer of organelles between cells via TNTs (see publication Wittig et al., 2012). It is often described in the literature, that TNTs are very sensitive against stress factors, like prolonged light excitation, mechanical and chemical stress, which then can result in rupture of the TNTs (Rustom et al., 2004; Koyanagi et al., 2005; Gurke et al., 2008a; Pontes et al., 2008; Sowinski et al., 2008; Domhan et al., 2011; Wang und Gerdes, 2012). Up to now it is widely unclear how pathological conditions influences TNTs. There are several studies, which report an induction but also an inhibition of TNT-formation by different factors. The reaction of cell-cell-interactions between RPE cells on stress factors is not jet analysed. So our motivation was, to analyse the influence of different stress factors on the number, the morphology and formation of TNTs. ARPE-19-cells were treated with blue light, with a wavelength of 470 and 405 nm, with 3000 μM glyoxal, with 200 μM H2O2, with medium without serum as well as with cytochalasin-D and latrunculin-B. With the help of differential interference contrast (DIC) microscopy the formed TNTs were counted and the morphology was evaluated. A 24 hours cultivation of untreated ARPE-19 cells resulted in 15 TNTs per 100 cells on average. After excitation of the ARPE-19-cells with blue light 470 and 405 nm the number of TNTs decreased 50 % and 28,5 % accordingly in comparison to untreated cells (100 %). Furthermore, the cell culture, which was treated with glyoxal and H2O2 resulted in a reduction of 17,5 % and 53 % TNTs in comparison to the untreated cell culture. Cells which were cultured with serum free medium had an decreased TNT-number of 56.8 % in comparison with serum containing medium. TNTs of untreated ARPE-19-cells have a diameter from 50 to 300 nm (Wittig et al., 2012). Every TNTs, which were formed under named stress factors had the same diameter like untreated cells. In this study an average TNT length of 23 +/- 16 μm was measured between cells without treatment. This correlated with the TNT-lengths of cells which excitated with blue light 405 and 470 nm with 26 +/- 13 μm and 24 +/- 14 μm. In contrast the TNT-lenghts of cells treated with glyoxal and H2O2 with 16 +/- 11 μm and 15 +/- 13 μm were less and from cells cultured without serum with 34 +/- 20 μm were above the average length of TNTs of untreated cells. TNTs of ARPE-19-cells without treatment and TNTs which were treated with stress factors contained F-actin but no microtubules. Depolymerisation of F-actin, induced by addition of cytochalasin-D or latrunculin-B, led to disappearance of TNTs. This is an evidence for the importance of F-actin as an essential component of TNTs between ARPE-19-cells. Under the influence of blue light excitation the TNTs formed as good as untreated cells after contact of migrating cells. Reason for the reduced TNT-formation under stress factors could be explained by the generation of oxidative stress due to reactive oxygen species (ROS). ROS induced under blue light- or glyoxal-treatment as well as H2O2 could influence cell function by inactivation of cell-mediated proteins or induction of F-actin oxidation with subsequent destruction of the actin-network and inhibition of the actin-polymerisation (Chen, 1993; Ballinger et al., 1999; Thornalley et al., 1999; Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Nilsson et al., 2003; Shangari und O'Brien, 2004; Zhu et al., 2005; Knels et al. 2008; Roehlecke et al., 2009). The reduced actin-polymerisation as well as the disruption of the TNTs due to changes at the actin-cytoskeleton and at the membranes could explain the reduced TNT-formation (Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Reber et al., 2002; Zhu et al., 2005; Knels et al., 2008). The inhibition of the cell growth under oxidative stress conditions and under nutritional deficiency by serum free medium could lead to a reduced TNT-formation too. In this study we found a reduction of TNT-number between ARPE-19-cells under different stress conditions. It is possible, that TNTs are formed between RPE- and photoreceptor-cells in vivo, where they can exchange useful or recyclable materials between cells (Wang et al., 2011; Wittig et al., 2012). Disruption of TNTs by reactive oxygen species could cause a decreased exchange of informations. It is possible, that the cells, RPE- as well as photoreceptor-cells, die due to a deficiency of nutrients. This could be another reason in the formation of age related macular degeneration, which shows a destruction of RPE-cells and secondary of the photoreceptorcells. / Das Auge ist als eines der wichtigsten Sinnesorgane des Menschen täglich sichtbarer Lichtstrahlung und weiteren Stressfaktoren ausgesetzt. Die Netzhaut des Auges ist besonders empfindlich für oxidative Schäden (Wu et al., 2006). Eine bedeutende Schicht der Netzhaut im Auge stellt das retinale Pigmentepithel (RPE) dar, welches die äußere Schicht der Retina bildet und täglich die abgeworfenen Photorezeptoraußensegmentscheiben phagozytiert. Zudem ist das RPE wesentlich am visuellen Prozess sowie der Aufrechterhaltung des retinalen Gleichgewichts beteiligt (Bok, 1993). Um diese Funktionen zu gewährleisten, ist eine ständige Kommunikation zwischen den RPEZellen sowie zu angrenzenden Nachbarzellen innerhalb der Netzhaut notwendig. So ist über Tunneling Nanotubes (TNTs), als neu entdeckte Kommunikationsform, ein interzellulärer Transport von Signalen und verschiedensten Zellkomponenten, aber auch von Pathogenen, möglich (Rustom et al., 2004; Onfelt et al., 2006; Sherer und Mothes, 2008; Veranic et al., 2008). Erstmals 2004 beschrieben Rustom et al. die Bildung von TNTs zwischen Rattennierenzellen in vitro. In den folgenden Jahren kam es zu einer Vielzahl weiterer TNT-Entdeckungen zwischen verschiedensten Zellen in vitro. So findet man zum Beispiel vermehrt TNTBeschreibungen zwischen Immunzellen (Onfelt et al., 2004; Sowinski et al., 2008). Ein erster Nachweis an TNTs in vivo erfolgte 2008 durch die Arbeitsgruppe Chinnery et al.. Hierbei fand man TNTs zwischen dendritischen Zellen in der Mauscornea. Ein wichtiges Merkmal von TNTs ist, dass sie sich als frei im Medium schwebende interzelluläre Verbindungen darstellen, ohne Kontakt zum Substrat zu haben. TNTs sind im Wesentlichen als stabilisierendes Hauptstrukturmerkmal aus Aktin aufgebaut (Rustom et al., 2004). In unserer Arbeitsgruppe wurde die Bildung von TNTs zwischen ARPE-19-Zellen, einer humanen Pigmentepithelzelllinie, entdeckt. Neben dem strukturellen Aufbau aus Aktin, konnte ein Austausch von elektrischen Signalen sowie molekularen Stoffen und der Transport von Organellen (Mitochondrien) durch TNTs zwischen ARPE-19-Zellen nachgewiesen werden (siehe Publikation Wittig et al., 2012). Wie schon mehrfach in der Literatur beschrieben, reagieren TNTs sehr sensibel auf Stressfaktoren, so zum Beispiel auf längere Lichtreizung, mechanischen und chemischen Stress, was jeweils zur Ruptur der Strukturen führen kann (Rustom et al., 2004; Koyanagi et al., 2005; Gurke et al., 2008; Pontes et al., 2008; Sowinski et al., 2008; Domhan et al., 2011; Wang und Gerdes, 2012). Weitgehend unklar ist bisher der Einfluss von pathologischen Bedingungen auf die TNTs. Es gibt mehrere Studien, in denen durch verschiedenste Faktoren über eine Induktion, aber auch über eine Hemmung der TNT-Bildung berichtet wurde. Die Reaktion von Zell-Zell-Interaktionen zwischen RPE-Zellen auf Stressfaktoren wurde bisher in wissenschaftlichen Arbeiten nicht untersucht. Dies nahmen wir zum Anlass, den Einfluss von unterschiedlichen Stressfaktoren auf die Anzahl von TNTs, ihre Morphologie und Bildung zu untersuchen. Es erfolgte eine Behandlung der ARPE-19-Zellen mit Blaulicht in den Wellenlängen 405 und 470 nm, mit 3000 μM Glyoxal, mit 200 μM H2O2, mit serumfreiem Medium sowie mit Cytochalasin D und Latrunculin B. Die gebildeten TNTs wurden anschließend mit Hilfe der Lichtmikroskopie ausgezählt sowie deren Morphologie beurteilt. So bildeten unbehandelte ARPE-19-Zellen nach 24 Stunden Kultivierung im Durchschnitt 15 TNTs pro 100 Zellen aus. Nach 24stündiger Bestrahlung der ARPE-19-Zellen mit Blaulicht 470 nm und 405 nm fiel die TNT-Anzahl auf 50 % und 28,5 % im Vergleich zu unbehandelten Zellen (100 %). Weiterhin fanden sich in den Glyoxal- und H2O2-behandelten Kulturschalen 17,5 % und 53 % TNTs verglichen mit der unbehandelten Zellkultur. In der serumfreien Kulturschale verringerten sich die TNTs 24 Stunden nach Ausplattierung der Zellen auf 56,8 % im Vergleich zu in Medium mit Serum kultivierten Zellen. TNTs unbehandelter ARPE-19-Zellen besitzen einen Durchmesser von 50 bis 300 nm (Wittig et al., 2012). Alle unter oben genannten Stressfaktoren gebildeten TNTs befanden sich in Hinblick auf ihren Durchmesser im Bereich der TNTs unbehandelter Zellen. Bei TNTs unbehandelter Zellen wurde in dieser Arbeit eine durchschnittliche Länge von 23 +/- 16 μm gemessen. Dies entsprach dem TNT-Längendurchschnitt von mit Blaulicht 405 nm und 470 nm bestrahlter ARPE-19-Zellen mit 26 +/- 13 μm und mit 24 +/- 14 μm. Unter Glyoxal und H2O2 gebildete TNTs lagen im Gegensatz dazu mit 16 +/- 11 μm und 15 +/- 13 μm unterhalb und unter serumfreier Kultivierung mit 34 +/- 20 μm über dem TNTLängendurchschnitt unbehandelter Zellen. Alle TNTs, sowohl unbehandelter als auch mit Stressfaktoren behandelter ARPE-19-Zellen, sind aus Aktin aufgebaut. Jedoch ließ sich kein Tubulin nachweisen. Nach Zugabe von Aktinpolymerisationshemmern waren keine TNTs nachweisbar, was beweist, dass F-Aktin essentieller Bestandteil von TNTs zwischen ARPE-19-Zellen ist. Unter dem Einfluss von Blaulicht 470 und 405 nm bildeten sich die TNTs, wie auch bei unbehandelten Zellen, durch ein Zusammentreffen der Zellen mit anschließendem Auseinandergleiten. Die Ursache für die verminderte Bildung an TNTs unter verschiedenen Stressfaktoren könnte in der Entstehung von oxidativem Stress durch die Ausbildung von reaktiven Sauerstoffspezies (ROS) begründet sein. So können zum Beispiel die unter Blaulicht- und Glyoxalexposition entstehenden ROS sowie H2O2, als eine Hauptform der ROS, die Zellfunktion durch Inaktivierung zellulärer Proteine beeinflussen sowie eine direkte Oxidation an Aktin hervorrufen mit folglicher Aktinnetzwerkzerstörung und Hemmung der Aktinpolymerisation (Chen, 1993; Ballinger et al., 1999; Thornalley et al., 1999; Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Nilsson et al., 2003; Shangari und O'Brien, 2004; Zhu et al., 2005; Knels, Worm et al. 2008; Roehlecke et al., 2009). Die verminderte Aktinpolymerisation, aber auch die Zerreißungen der TNTs durch Veränderungen am Aktinzytoskelett sowie an den Membranen könnten zu einer verringerten TNT-Bildung führen (Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Reber et al., 2002; Zhu et al., 2005; Knels et al., 2008). Auch eine Hemmung des Zellwachstums unter oxidativen Stressbedingungen sowie unter Nährstoffmangel durch Serumentzug könnte mit einer verminderten TNT-Bildung einhergehen. Wir haben in unserer Untersuchung gezeigt, dass es durch verschiedene Stresseinflüsse zu einer Reduktion der TNTs zwischen ARPE-19-Zellen kommt. Es ist denkbar, dass solche TNTs in vivo zwischen RPE- und Photorezeptorzellen ausgebildet werden, wo sie nützliches oder recycelbares Material zwischen Zellen austauschen (Wang et al., 2011; Wittig et al., 2012). Bei Zerstörung der TNTs durch zum Beispiel oxidative Faktoren könnte es zu einer Verringerung des Informationsaustausches kommen. Es ist möglich, dass durch die Minderversorgung die Zellen absterben, sowohl RPE- als auch Photorezeptorzellen. Dies könnte ein weiterer möglicher Ursachenansatz in der Entstehung der altersabhängigen Makuladegeneration sein, welche als Erkrankungserscheinung den Untergang der RPEZellen und damit sekundär der Photorezeptorzellen aufweist.

Influence of stress factors on tunneling nanotubes in cultivated human retinal pigment epithelial cells (ARPE-19). The eye as one of the most important sense organs of the human body is exposed to visible light radiation and other stress factors every day. Especially the retina (of the eye) is a sensible tissue for oxidative damage (Wu et al., 2006). The retinal pigment epithelium (RPE) is an important layer of the retina, which forms the outer layer and phagocytises the shed disc membranes of the photoreceptor outer segments. Furthermore, the RPE is involved in the maintenance of the visual cycle and regulates the retinal balance (Bok, 1993). To maintain those functions, a steady communication between the RPE-cells and the adjacent neighbour cells is necessary. Tunneling nanotubes (TNTs) build a newly discovered variety of cell communication and thus establish intercellular signal transduction and transport different cell components including pathogens (Rustom et al., 2004; Onfelt et al., 2006; Sherer und Mothes, 2008; Veranic et al., 2008). The formation of TNTs in the neuron-like pheochromocytoma cell line PC12 was first reported by Rustom et al in 2004. In the following years a growing number of cell types containing TNTs were described. For example a lot of TNT-reports were found between immune cells (Onfelt et al., 2004; Sowinski et al., 2008). Chinnery et al. first described TNTs in vivo in 2008. Here they found TNTs between dendritic cells in the cornea of the mouse. An important characteristic of TNTs is that they do not attach to the substratum. They contain F-actin as a characteristic feature of there structure (Rustom et al., 2004). Our study group detected the formation of TNTs between ARPE-19-cells, a human retinal pigment epithelial cell line. They contain F-actin, but no microtubules. Further it was observed an exchange of electrical signals, small molecules and even the transfer of organelles between cells via TNTs (see publication Wittig et al., 2012). It is often described in the literature, that TNTs are very sensitive against stress factors, like prolonged light excitation, mechanical and chemical stress, which then can result in rupture of the TNTs (Rustom et al., 2004; Koyanagi et al., 2005; Gurke et al., 2008a; Pontes et al., 2008; Sowinski et al., 2008; Domhan et al., 2011; Wang und Gerdes, 2012). Up to now it is widely unclear how pathological conditions influences TNTs. There are several studies, which report an induction but also an inhibition of TNT-formation by different factors. The reaction of cell-cell-interactions between RPE cells on stress factors is not jet analysed. So our motivation was, to analyse the influence of different stress factors on the number, the morphology and formation of TNTs. ARPE-19-cells were treated with blue light, with a wavelength of 470 and 405 nm, with 3000 μM glyoxal, with 200 μM H2O2, with medium without serum as well as with cytochalasin-D and latrunculin-B. With the help of differential interference contrast (DIC) microscopy the formed TNTs were counted and the morphology was evaluated. A 24 hours cultivation of untreated ARPE-19 cells resulted in 15 TNTs per 100 cells on average. After excitation of the ARPE-19-cells with blue light 470 and 405 nm the number of TNTs decreased 50 % and 28,5 % accordingly in comparison to untreated cells (100 %). Furthermore, the cell culture, which was treated with glyoxal and H2O2 resulted in a reduction of 17,5 % and 53 % TNTs in comparison to the untreated cell culture. Cells which were cultured with serum free medium had an decreased TNT-number of 56.8 % in comparison with serum containing medium. TNTs of untreated ARPE-19-cells have a diameter from 50 to 300 nm (Wittig et al., 2012). Every TNTs, which were formed under named stress factors had the same diameter like untreated cells. In this study an average TNT length of 23 +/- 16 μm was measured between cells without treatment. This correlated with the TNT-lengths of cells which excitated with blue light 405 and 470 nm with 26 +/- 13 μm and 24 +/- 14 μm. In contrast the TNT-lenghts of cells treated with glyoxal and H2O2 with 16 +/- 11 μm and 15 +/- 13 μm were less and from cells cultured without serum with 34 +/- 20 μm were above the average length of TNTs of untreated cells. TNTs of ARPE-19-cells without treatment and TNTs which were treated with stress factors contained F-actin but no microtubules. Depolymerisation of F-actin, induced by addition of cytochalasin-D or latrunculin-B, led to disappearance of TNTs. This is an evidence for the importance of F-actin as an essential component of TNTs between ARPE-19-cells. Under the influence of blue light excitation the TNTs formed as good as untreated cells after contact of migrating cells. Reason for the reduced TNT-formation under stress factors could be explained by the generation of oxidative stress due to reactive oxygen species (ROS). ROS induced under blue light- or glyoxal-treatment as well as H2O2 could influence cell function by inactivation of cell-mediated proteins or induction of F-actin oxidation with subsequent destruction of the actin-network and inhibition of the actin-polymerisation (Chen, 1993; Ballinger et al., 1999; Thornalley et al., 1999; Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Nilsson et al., 2003; Shangari und O'Brien, 2004; Zhu et al., 2005; Knels et al. 2008; Roehlecke et al., 2009). The reduced actin-polymerisation as well as the disruption of the TNTs due to changes at the actin-cytoskeleton and at the membranes could explain the reduced TNT-formation (Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Reber et al., 2002; Zhu et al., 2005; Knels et al., 2008). The inhibition of the cell growth under oxidative stress conditions and under nutritional deficiency by serum free medium could lead to a reduced TNT-formation too. In this study we found a reduction of TNT-number between ARPE-19-cells under different stress conditions. It is possible, that TNTs are formed between RPE- and photoreceptor-cells in vivo, where they can exchange useful or recyclable materials between cells (Wang et al., 2011; Wittig et al., 2012). Disruption of TNTs by reactive oxygen species could cause a decreased exchange of informations. It is possible, that the cells, RPE- as well as photoreceptor-cells, die due to a deficiency of nutrients. This could be another reason in the formation of age related macular degeneration, which shows a destruction of RPE-cells and secondary of the photoreceptorcells. / Das Auge ist als eines der wichtigsten Sinnesorgane des Menschen täglich sichtbarer Lichtstrahlung und weiteren Stressfaktoren ausgesetzt. Die Netzhaut des Auges ist besonders empfindlich für oxidative Schäden (Wu et al., 2006). Eine bedeutende Schicht der Netzhaut im Auge stellt das retinale Pigmentepithel (RPE) dar, welches die äußere Schicht der Retina bildet und täglich die abgeworfenen Photorezeptoraußensegmentscheiben phagozytiert. Zudem ist das RPE wesentlich am visuellen Prozess sowie der Aufrechterhaltung des retinalen Gleichgewichts beteiligt (Bok, 1993). Um diese Funktionen zu gewährleisten, ist eine ständige Kommunikation zwischen den RPEZellen sowie zu angrenzenden Nachbarzellen innerhalb der Netzhaut notwendig. So ist über Tunneling Nanotubes (TNTs), als neu entdeckte Kommunikationsform, ein interzellulärer Transport von Signalen und verschiedensten Zellkomponenten, aber auch von Pathogenen, möglich (Rustom et al., 2004; Onfelt et al., 2006; Sherer und Mothes, 2008; Veranic et al., 2008). Erstmals 2004 beschrieben Rustom et al. die Bildung von TNTs zwischen Rattennierenzellen in vitro. In den folgenden Jahren kam es zu einer Vielzahl weiterer TNT-Entdeckungen zwischen verschiedensten Zellen in vitro. So findet man zum Beispiel vermehrt TNTBeschreibungen zwischen Immunzellen (Onfelt et al., 2004; Sowinski et al., 2008). Ein erster Nachweis an TNTs in vivo erfolgte 2008 durch die Arbeitsgruppe Chinnery et al.. Hierbei fand man TNTs zwischen dendritischen Zellen in der Mauscornea. Ein wichtiges Merkmal von TNTs ist, dass sie sich als frei im Medium schwebende interzelluläre Verbindungen darstellen, ohne Kontakt zum Substrat zu haben. TNTs sind im Wesentlichen als stabilisierendes Hauptstrukturmerkmal aus Aktin aufgebaut (Rustom et al., 2004). In unserer Arbeitsgruppe wurde die Bildung von TNTs zwischen ARPE-19-Zellen, einer humanen Pigmentepithelzelllinie, entdeckt. Neben dem strukturellen Aufbau aus Aktin, konnte ein Austausch von elektrischen Signalen sowie molekularen Stoffen und der Transport von Organellen (Mitochondrien) durch TNTs zwischen ARPE-19-Zellen nachgewiesen werden (siehe Publikation Wittig et al., 2012). Wie schon mehrfach in der Literatur beschrieben, reagieren TNTs sehr sensibel auf Stressfaktoren, so zum Beispiel auf längere Lichtreizung, mechanischen und chemischen Stress, was jeweils zur Ruptur der Strukturen führen kann (Rustom et al., 2004; Koyanagi et al., 2005; Gurke et al., 2008; Pontes et al., 2008; Sowinski et al., 2008; Domhan et al., 2011; Wang und Gerdes, 2012). Weitgehend unklar ist bisher der Einfluss von pathologischen Bedingungen auf die TNTs. Es gibt mehrere Studien, in denen durch verschiedenste Faktoren über eine Induktion, aber auch über eine Hemmung der TNT-Bildung berichtet wurde. Die Reaktion von Zell-Zell-Interaktionen zwischen RPE-Zellen auf Stressfaktoren wurde bisher in wissenschaftlichen Arbeiten nicht untersucht. Dies nahmen wir zum Anlass, den Einfluss von unterschiedlichen Stressfaktoren auf die Anzahl von TNTs, ihre Morphologie und Bildung zu untersuchen. Es erfolgte eine Behandlung der ARPE-19-Zellen mit Blaulicht in den Wellenlängen 405 und 470 nm, mit 3000 μM Glyoxal, mit 200 μM H2O2, mit serumfreiem Medium sowie mit Cytochalasin D und Latrunculin B. Die gebildeten TNTs wurden anschließend mit Hilfe der Lichtmikroskopie ausgezählt sowie deren Morphologie beurteilt. So bildeten unbehandelte ARPE-19-Zellen nach 24 Stunden Kultivierung im Durchschnitt 15 TNTs pro 100 Zellen aus. Nach 24stündiger Bestrahlung der ARPE-19-Zellen mit Blaulicht 470 nm und 405 nm fiel die TNT-Anzahl auf 50 % und 28,5 % im Vergleich zu unbehandelten Zellen (100 %). Weiterhin fanden sich in den Glyoxal- und H2O2-behandelten Kulturschalen 17,5 % und 53 % TNTs verglichen mit der unbehandelten Zellkultur. In der serumfreien Kulturschale verringerten sich die TNTs 24 Stunden nach Ausplattierung der Zellen auf 56,8 % im Vergleich zu in Medium mit Serum kultivierten Zellen. TNTs unbehandelter ARPE-19-Zellen besitzen einen Durchmesser von 50 bis 300 nm (Wittig et al., 2012). Alle unter oben genannten Stressfaktoren gebildeten TNTs befanden sich in Hinblick auf ihren Durchmesser im Bereich der TNTs unbehandelter Zellen. Bei TNTs unbehandelter Zellen wurde in dieser Arbeit eine durchschnittliche Länge von 23 +/- 16 μm gemessen. Dies entsprach dem TNT-Längendurchschnitt von mit Blaulicht 405 nm und 470 nm bestrahlter ARPE-19-Zellen mit 26 +/- 13 μm und mit 24 +/- 14 μm. Unter Glyoxal und H2O2 gebildete TNTs lagen im Gegensatz dazu mit 16 +/- 11 μm und 15 +/- 13 μm unterhalb und unter serumfreier Kultivierung mit 34 +/- 20 μm über dem TNTLängendurchschnitt unbehandelter Zellen. Alle TNTs, sowohl unbehandelter als auch mit Stressfaktoren behandelter ARPE-19-Zellen, sind aus Aktin aufgebaut. Jedoch ließ sich kein Tubulin nachweisen. Nach Zugabe von Aktinpolymerisationshemmern waren keine TNTs nachweisbar, was beweist, dass F-Aktin essentieller Bestandteil von TNTs zwischen ARPE-19-Zellen ist. Unter dem Einfluss von Blaulicht 470 und 405 nm bildeten sich die TNTs, wie auch bei unbehandelten Zellen, durch ein Zusammentreffen der Zellen mit anschließendem Auseinandergleiten. Die Ursache für die verminderte Bildung an TNTs unter verschiedenen Stressfaktoren könnte in der Entstehung von oxidativem Stress durch die Ausbildung von reaktiven Sauerstoffspezies (ROS) begründet sein. So können zum Beispiel die unter Blaulicht- und Glyoxalexposition entstehenden ROS sowie H2O2, als eine Hauptform der ROS, die Zellfunktion durch Inaktivierung zellulärer Proteine beeinflussen sowie eine direkte Oxidation an Aktin hervorrufen mit folglicher Aktinnetzwerkzerstörung und Hemmung der Aktinpolymerisation (Chen, 1993; Ballinger et al., 1999; Thornalley et al., 1999; Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Nilsson et al., 2003; Shangari und O'Brien, 2004; Zhu et al., 2005; Knels, Worm et al. 2008; Roehlecke et al., 2009). Die verminderte Aktinpolymerisation, aber auch die Zerreißungen der TNTs durch Veränderungen am Aktinzytoskelett sowie an den Membranen könnten zu einer verringerten TNT-Bildung führen (Valen et al., 1999; Dalle-Donne et al., 2002; Reber et al., 2002; Zhu et al., 2005; Knels et al., 2008). Auch eine Hemmung des Zellwachstums unter oxidativen Stressbedingungen sowie unter Nährstoffmangel durch Serumentzug könnte mit einer verminderten TNT-Bildung einhergehen. Wir haben in unserer Untersuchung gezeigt, dass es durch verschiedene Stresseinflüsse zu einer Reduktion der TNTs zwischen ARPE-19-Zellen kommt. Es ist denkbar, dass solche TNTs in vivo zwischen RPE- und Photorezeptorzellen ausgebildet werden, wo sie nützliches oder recycelbares Material zwischen Zellen austauschen (Wang et al., 2011; Wittig et al., 2012). Bei Zerstörung der TNTs durch zum Beispiel oxidative Faktoren könnte es zu einer Verringerung des Informationsaustausches kommen. Es ist möglich, dass durch die Minderversorgung die Zellen absterben, sowohl RPE- als auch Photorezeptorzellen. Dies könnte ein weiterer möglicher Ursachenansatz in der Entstehung der altersabhängigen Makuladegeneration sein, welche als Erkrankungserscheinung den Untergang der RPEZellen und damit sekundär der Photorezeptorzellen aufweist.

Die Behandlung von Fettleibigkeit mittels Ernährungsumstellung und Änderung des Lebensstils zeigt keinen großen Erfolg bei der Eindämmung der Adipositas-Epidemie. Weitere Untersuchungen von Adipositas und der damit verbundenen Prozesse eröffnen die Möglichkeit, die Pathophysiologie der Fettleibigkeit besser zu verstehen und so neue therapeutische Ansätze und neue metabolische Regulatoren entwickeln zu können. Da Adipositas eine metabolische Erkrankung ist, wurde in dieser Arbeit untersucht, ob und wie sich die Veränderungen, die mit Adipositas assoziiert sind und während dieser Erkrankung nicht nur im Fettgewebe, sondern in dem gesamten Organismus entstehen, auf den Metabolismus der Monozyten und auf ihre Funktionen auswirken. Mit den beschriebenen Methoden wurden Unterschiede im Metabolismus und in der ROS-Produktion zwischen den Monozyten von normalgewichtigen Kontrollen und Adipositas-Patienten nachgewiesen, während sich die anderen untersuchten Zellfunktionen, wie Phagozytose und Zytokinproduktion (angesehen von IL-8) nicht voneinander unterschieden. Die Resultate zeigten, dass Adipositas und die damit einhergehende chronische Entzündung zu einer Veränderung des Metabolismus der peripheren Monozyten führt. In Monozyten von Adipositas-Patienten konnten ein verändertes Proteinexpressionsmuster, eine erhöhte Glykolyse und ATP-Produktion sowie daraus resultierend eine gesteigerte Bildung von Lipidtropfen festgestellt werden. Abgesehen von Hexokinase I zeigten die Monozyten von Adipositas-Patienten eine niedrige Proteinexpression der glykolytischen Enzyme und der Enzyme des Pentosephosphatweges sowie des Citratzyklus und sie erreichten trotzdem eine hohe Konzentration von intrazellulären Metaboliten des zentralen Kohlenhydratstoffwechsel und eine erhöhte Glykolyse, was sicherlich auf das erhöhte Glukose-Angebot zurückzuführen ist. Der verstärkte Pentosephosphatweg steigert die NADPH-Konzentration, die mit Diabetes assoziiert ist und zur Zunahme der Fettsäuresynthese und der ROS-Produktion führen kann. Die exzessive Lipidakkumulation ist ein mit der Fettleibigkeit assoziiertes Merkmal, welches nicht nur im Fettgewebe, sondern auch in nicht-adipösen Geweben beobachtet wird. Die erhöhte Lipidtropfenanzahl, die in Monozyten von Adipositas-Patienten nachgewiesen wurde, kann zu dem aus einer verstärkten Fettsäuresynthese resultieren, die vor allem dann aktiviert wird, wenn der Zelle genügend Energie und Kohlenhydrate zur Verfügung stehen. Diese Fettsäurereserven werden dann von Zellen unter glukosearmen Bedingungen für die Energiegewinnung verwendet. In aktivierten Monozyten von Adipositas-Patienten konnte unter glukosearmen Bedingungen trotz des verringerten Kohlenhydratstoffwechsels eine erhöhte ATP-Produktion im Vergleich zu den gesunden, normalgewichtigen Kontrollen nachgewiesen werden, was darauf schließen lässt, dass vorhandene Lipidtropfen für die Energiegewinnung verwendet wurden. Die bei Adipositas-Patienten beobachteten metabolischen Veränderungen in den Energiegewinnungsprozessen bzw. Stoffwechselprozessen zeigten keine Wirkung auf die funktionellen Fähigkeiten der Monozyten wie phagozytische Aktivität oder auf die Zellviabilität. Ein funktioneller Unterschied wurde lediglich im oxidativen Burst bzw. in der Produktion von ROS, die als Signalmoleküle wirken, detektiert. Da Adipositas mit erhöhten Entzündungswerten sowie gesteigerter Produktion von proinflammatorischen Zytokinen assoziiert ist, wurde vermutet, dass Monozyten von Adipositas-Patienten eine veränderte Zytokinfreisetzung im Vergleich zu gesunden, normalgewichtigen Kontrollen aufweisen. Dies konnte in Rahmen dieser Arbeit jedoch nicht bestätigt werden. Da im adipösen Fettgewebe die meisten proinflammatorischen Zytokinen produziert werden, könnte sich die weitere Forschung auf anderen Immunzellen wie T-Zellen oder M1-Makrophagen, die einen großen Anteil aller Immunzellen des Fettgewebes ausmachen, fokussieren, um den Effekt von Immunzellen auf den Verlauf der Fettleibigkeit sowie die immunmetabolischen und funktionellen Veränderungen dieser Zellen infolge der chronischen Entzündung gezielter zu untersuchen. Dazu könnten Monozyten vor ihrer Differenzierung zu Makrophagen oder dendritischen Zellen aus dem Fettgewebe isoliert und näher untersucht werden, um immunmetabolische Veränderungen im Vergleich zu primären Monozyten aufzudecken. Die durch diese Arbeit gewonnenen Ergebnisse zeigen, dass die metabolische sowie chronische Erkrankung Adipositas beträchtliche Auswirkungen auf Immunzellen und eine Bedeutung für ihren Immunmetabolismus sowie für die angeborene und adaptive Immunität hat. Der Immunmetabolismus, der eine aktive Rolle bei der Entwicklung und Funktion der Immunzellen sowie bei der Regulierung der Immunantwort spielt, stellt einen wichtigen Aspekt der pathologischen Veränderungen bei dieser Erkrankung dar. Durch therapeutische Regulierung des Immunmetabolismus könnten proinflammatorische Effektormechanismen des Immunsystems, welche zum Pathomechanismus der Adipositas beitragen, besser kontrolliert werden. Ein Beispiel dafür ist die signifikant erhöhte TNF-α-Produktion bei einem reduzierenden Kohlenhydratstoffwechsel unter glukosearmen Bedingungen. Die Resultate zeigen auch, dass die Energiegewinnungs- und Stoffwechselprozesse als therapeutische Targets bei Adipositas darstellen können. Ein Beispiel könnte die Regulierung der erhöhten Glykolyse, ATP-Synthese und ROS-Produktion durch die Inhibierung des zentralen Kohlenhydratstoffwechsels sein, wodurch die Aktivierung der proinflammatorischen M1-Makrophagen und das Fortschreiten des Diabetes bei Adipositas, günstig beeinflusst werden könnten. Außerdem könnten sich zukünftige Experimente auf die Fettsäuresynthese und der Lipidakkumulation in den Lipidtropfen fokussieren, die mit einer erhöhten Lagerung von Entzündungsmediatoren, erhöhten Infektionsrate und somit auch erhöhter Mortalität verbunden sind.:INHALTSVERZEICHNIS Abbildungsverzeichnis………………………………………………………………………. i Tabellenverzeichnis…………………………………………………………………………vii Abkürzungsverzeichnis………………………………………………………………........viii 1. EINLEITUNG 1 1.1. Adipositas – eine chronische Erkrankung 1 1.2. Das adipöse Fettgewebe und das Immunsystem 3 1.3. Monozyten 5 1.3.1. Monozyten – „Schlüsselakteure“ der angeborenen Immunität 5 1.3.2. Aktivierung von Monozyten während Entzündungsprozessen 6 1.4. Das NLRP3-Inflammasom 8 1.5. Immunmetabolismus und metabolische Veränderungen in aktivierten Immunzellen 9 1.6. Zielstellung 12 2. MATERIAL UND METHODEN 14 2.1. Materialien 14 2.2. Methoden 22 2.2.1. Spender und Adipositas-Patienten 22 2.2.2. Isolierung von mononukleären Zellen (PBMCs) aus dem peripheren Blut mittels Ficoll-Dichtegradientenzentrifugation 22 2.2.3. Bestimmung der Zellzahl 23 2.2.4. Negative Separation von Monozyten über magnetische MACS-Separation 24 2.2.5. Zelllyse 25 2.2.6. Proteinbestimmung 25 2.2.7. Proteomik 26 2.2.9. Seahorse-Analyse der Glykolyse und oxidativen Phosphorylierung 31 2.2.10. Bestimmung intrazellulärer polarer Metaboliten mittels Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie (LC-MS/MS) 35 2.2.11. Bestimmung der extrazellulären Glukose- und Laktatkonzentration mittels Blutgasanalysator 37 2.2.12. Bestimmung des intrazellulären ATP- und AMP-Gehalts 38 2.2.13. Bestimmung der intrazellulären NADH- und NADPH-Konzentration 39 2.2.14. Lipidtropfenbestimmung und Untersuchung der Phagozytose mittels ImageStream 40 2.2.15. Durchflusszytometrische Analyse der Latexbeads-Phagozytose und der Zellvitalität 42 2.2.16. Nachweis des oxidativen Bursts mittels Luminol 43 2.2.17. Zytokinbestimmung mittels ELISA 44 2.2.18. Statistische Auswertung und Software zur Datenanalyse 45 3. ERGEBNISSE 46 3.1. Verändertes Proteinexpressionsmuster in Monozyten von adipösen und übergewichtigen Probanden 46 3.1.1. Glykolyse und Pentosephosphatweg 49 3.1.2. Oxidative Phosphorylierung, Citratzyklus, ß-Oxidation 51 3.1.3. Weitere Signalwege und Stoffwechselprozesse 55 3.1.4. Untersuchung des Expressionsmusters von Hexokinase I und Hexokinase II mittels Western Blot 57 3.2. Veränderter Metabolismus der Monozyten von Adipositas-Patienten: Veränderung in den Energiegewinnungsprozessen 60 3.2.1. Erhöhte glykolytische und veränderte mitochondriale Aktivität der Monozyten von Adipositas-Patienten 61 3.2.2. Erhöhung der intrazellulären Metaboliten des zentralen Kohlenhydratstoffmetabolismus in Monozyten von Adipositas-Patienten 67 3.2.3. Keine Unterschiede in der extrazellulären Glukose- und Laktatkonzentration…. 74 3.2.4. Monozyten von Adipositas-Patienten zeigten erhöhten ATP-Gehalt bzw. niedriges AMP/ATP-Verhältnis 76 3.2.5. Veränderter NADH- und NADPH-Gehalt in Monozyten von Adipositas-Patienten 77 3.2.6. Steigende Lipidtropfenbildung in Monozyten von Adipositas-Patienten 80 3.3. Funktionelle Veränderungen der Monozyten von Adipositas-Patienten 84 3.3.1. Unveränderte phagozytische Aktivität der Monozyten von Adipositas-Patienten… 84 3.3.2. Erhöhter oxidativer Burst als Reaktion auf LPS bei Monozyten von Adipositas-Patienten 88 3.3.3. Freisetzung von Zytokinen unter glukosearmen und glukosereichen Bedingungen 90 3.3.4. Kein Unterschied in der Zellvitalität zwischen Monozyten von normalgewichtigen Kontrollen und Adipositas-Patienten 93 4. DISKUSSION 96 4.1. Verändertes Proteinexpressionsmuster in Monozyten von Adipositas-Patienten im Vergleich zu denen von gesunden, normalgewichtigen Kontrollen 97 4.1.1. Glykolytische Enzyme und andere Stoffwechsel-Enzyme 98 4.1.2. Hexokinase I spielt eine zentrale Rolle in Monozyten von Adipositas-Patienten 99 4.1.3. Histonexpression und -modifikation 100 4.1.4. mTOR-Signalweg 101 4.1.5. Immunologisch relevante Proteine 101 4.2. Veränderter Metabolismus in Monozyten von Adipositas-Patienten 102 4.2.1. Monozyten von Adipositas-Patienten weisen eine verstärkte Glykolyse und veränderte oxidative Phosphorylierung auf 103 4.2.2. ATP-Produktion 107 4.2.3. Konzentrationserhöhung der intrazellulären Metaboliten des zentralen Kohlenhydratstoffwechsels in Monozyten von Adipositas-Patienten 108 4.2.4. NADH- und NADPH-Konzentration 111 4.2.5. Lipidtropfen (LD) – ein relevanter Unterschied zwischen Monozyten von Adipositas-Patienten und normalgewichtigen Kontrollen 113 4.3 Funktionelle Veränderungen in Monozyten von Adipositas-Patienten 117 4.3.1. Phagozytose 117 4.3.2. Oxidativer Burst 117 4.3.3. Zytokinproduktion 119 4.3.4. Zellvitalität 121 4.4. Fazit 122 5. ZUSAMMENFASSUNG 125 6. LITERATURVERZEICHNIS 134 7. ANHANG 163 SELBSTSTÄNDIGKEITSERKLÄRUNG I DANKSAGUNG II

Cyanobakterien sind meist photoautotroph lebende Prokaryoten, welche nahezu alle Biotope der Welt besiedeln. Sie gehören zu den wichtigsten Produzenten der weltweiten Nahrungskette. Um sich auf den täglichen Wechsel von Tag und Nacht einzustellen, besitzen Cyanobakterien eine innere Uhr, bestehend aus den Proteinen KaiA, KaiB und KaiC, deren biochemische Interaktionen zu einem 24-stündigen Rhythmus von Phosphorylierung und Dephosphorylierung führen. Die circadiane Genexpression im Modellorganismus Synechocystis sp. PCC 6803 habe ich mittels drei verschiedener Zeitserienexperimente untersucht, wobei ich einen genauen Zeitplan der Genaktivierung in einer Tag-Nacht-Umgebung, aber keine selbsterhaltenden Rhythmen entdecken konnte. Allerdings beobachtete ich einen überaus starken Anstieg der ribosomalen RNA in der Dunkelheit. Aufgrund ihrer hohen Wachstumsraten und der geringen Anforderungen an die Umwelt bilden Cyanobakterien eine gute Grundlage für die nachhaltige Erzeugung von Biokraftstoffen, für einen industriellen Einsatz sind aber weitere Optimierung und ein verbessertes Verständnis des Metabolismus von Nöten. Hierfür habe ich die Orthologie von verschiedenen Cyanobakterien sowie die Konservierung von Genen und Stoffwechselwegen untersucht. Mit einer neu entwickelten Methode konnte ich gemeinsam vorkommende Gene identifizieren und zeigen, dass diese Gene häufig an einem gemeinsamen biologischen Prozess beteiligt sind, und damit bisher unbekannte Beziehungen aufdecken. Zusätzlich zu den diskutierten Modulen habe ich den SimilarityViewer entwickelt, ein grafisches Computerprogramm für die Identifizierung von gemeinsam vorkommenden Partnern für jedes beliebige Gen. Des Weiteren habe ich für alle Organismen automatische Rekonstruktionen des Stoffwechsels erstellt und konnte zeigen, dass diese die Synthese von gewünschten Stoffen gut vorhersagen, was hilfreich für zukünftige Forschung am Metabolismus von Cyanobakterien sein wird. / Cyanobacteria are photoautotrophic prokaryotes populating virtually all habitats on the surface of the earth. They are one of the prime producers for the global food chain. To cope with the daily alternation of light and darkness, cyanobacteria harbor a circadian clock consisting of the three proteins KaiA, KaiB, and KaiC, whose biochemical interactions result in a phosphorylation cycle with a period of approximately 24 hours. I conducted three time-series experiments in the model organism Synechocystis sp. PCC 6803, which revealed a tight diurnal schedule of gene activation. However, I could not identify any self-sustained oscillations. On the contrary, I observed strong diurnal accumulation of ribosomal RNAs during dark periods, which challenges common assumptions on the amount of ribosomal RNAs. Due to their high growth rates and low demand on their environment, cyanobacteria emerged as a viable option for sustainable production of biofuels. For an industrialized production, however, optimization of growth and comprehensive knowledge of the cyanobacterial metabolism is inevitable. To address this issue, I analyzed the orthology of multiple cyanobacteria and studied the conservation of genes and metabolic pathways. Systematic analysis of genes shared by similar subsets of organisms indicates high rates of functional relationship in such co-occurring genes. I designed a novel approach to identify modules of co-occurring genes, which exhibit a high degree of functional coherence and reveal unknown functional relationships between genes. Complementing the precomputed modules, I developed the SimilarityViewer, a graphical toolbox that facilitates further analysis of co-occurrence with respect to specific cyanobacterial genes of interest. Simulations of automatically generated metabolic reconstructions revealed the biosynthetic capacities of individual cyanobacterial strains, which will assist future research addressing metabolic engineering of cyanobacteria.

Life presents fascinating examples of self-organization and emergent phenomena. In multi-cellular organisms, a multitude of cells interact to form and maintain highly complex body plans. This requires reliable communication between cells on various length scales. First, there has to be the right number of cells to preserve the integrity of the body and its size. Second, there have to be the right types of cells at the right positions to result in a functional body layout. In this thesis, we investigate theoretical feedback mechanisms for both self-organized body plan patterning and size control. The thesis is inspired by the astonishing scaling and regeneration abilities of flatworms. These worms can perfectly regrow their entire body plan even from tiny amputation fragments like the tip of the tail. Moreover, they can grow and actively de-grow by more than a factor of 40 in length depending on feeding conditions, scaling up and down all body parts while maintaining their functionality. These capabilities prompt for remarkable physical mechanisms of pattern formation. First, we explore pattern scaling in mechanisms previously proposed to describe biological pattern formation. We systematically extract requirements for scaling and highlight the limitations of these previous models in their ability to account for growth and regeneration in flatworms. In particular, we discuss a prominent model for the spontaneous formation of biological patterns introduced by Alan Turing. We characterize the hierarchy of steady states of such a Turing mechanism and demonstrate that Turing patterns do not naturally scale. Second, we present a novel class of patterning mechanisms yielding entirely self-organized and self-scaling patterns. Our framework combines a Turing system with our derived principles of pattern scaling and thus captures essential features of body plan regeneration and scaling in flatworms. We deduce general signatures of pattern scaling using dynamical systems theory. These signatures are discussed in the context of experimental data. Next, we analyze shape and motility of flatworms. By monitoring worm motility, we can identify movement phenotypes upon gene knockout, reporting on patterning defects in the locomotory system. Furthermore, we adapt shape mode analysis to study 2D body deformations of wildtype worms, which enables us to characterize two main motility modes: a smooth gliding mode due to the beating of their cilia and an inchworming behavior based on muscle contractions. Additionally, we apply this technique to investigate shape variations between different flatworm species. With this approach, we aim at relating form and function in flatworms. Finally, we investigate the metabolic control of cell turnover and growth. We establish a protocol for accurate measurements of growth dynamics in flatworms. We discern three mechanisms of metabolic energy storage; theoretical descriptions thereof can explain the observed organism growth by rules on the cellular scale. From this, we derive specific predictions to be tested in future experiments. In a close collaboration with experimental biologists, we combine minimal theoretical descriptions with state-of-the-art experiments and data analysis. This allows us to identify generic principles of scalable body plan patterning and growth control in flatworms. / Die belebte Natur bietet uns zahlreiche faszinierende Beispiele für die Phänomene von Selbstorganisation und Emergenz. In Vielzellern interagieren Millionen von Zellen miteinander und sind dadurch in der Lage komplexe Körperformen auszubilden und zu unterhalten. Dies verlangt nach einer zuverlässigen Kommunikation zwischen den Zellen auf verschiedenen Längenskalen. Einerseits ist stets eine bestimmte Zellanzahl erforderlich, sodass der Körper intakt bleibt und seine Größe erhält. Anderseits muss für einen funktionstüchtigen Körper aber auch der richtige Zelltyp an der richtigen Stelle zu finden sein. In der vorliegenden Dissertation untersuchen wir beide Aspekte, die Kontrolle von Wachstum sowie die selbstorganisierte Ausbildung des Körperbaus. Die Dissertation ist inspiriert von den erstaunlichen Skalierungs- und Regenerationsfähigkeiten von Plattwürmern. Diese Würmer können ihren Körper selbst aus winzigen abgetrennten Fragmenten -wie etwa der Schwanzspitze- komplett regenerieren. Darüberhinaus können sie auch, je nach Fütterungsbedingung, um mehr als das 40fache in der Länge wachsen oder schrumpfen und passen dabei alle Körperteile entsprechend an, wobei deren Funktionalität erhalten bleibt. Diese Fähigkeiten verlangen nach bemerkenswerten physikalischen Musterbildungsmechanismen. Zunächst untersuchen wir das Skalierungsverhalten von früheren Ansätzen zur Beschreibung biologischer Musterbildung. Wir leiten daraus Voraussetzung für das Skalieren ab und zeigen auf, dass die bekannten Modelle nur begrenzt auf Wachstum und Regeneration von Plattwürmern angewendet werden können. Insbesondere diskutieren wir ein wichtiges Modell für die spontane Entstehung von biologischen Strukturen, das von Alan Turing vorgeschlagen wurde. Wir charakterisieren die Hierarchie von stationären Zuständen solcher Turing Mechanismen und veranschaulichen, dass diese Turingmuster nicht ohne weiteres skalieren. Daraufhin präsentieren wir eine neuartige Klasse von Musterbildungsmechanismen, die vollständig selbstorgansierte und selbstskalierende Muster erzeugen. Unser Ansatz vereint ein Turing System mit den zuvor hergeleiteten Prinzipien für das Skalieren von Mustern und beschreibt dadurch wesentliche Aspekte der Regeneration und Skalierung von Plattwürmern. Mit Hilfe der Theorie dynamischer Systeme leiten wir allgemeine Merkmale von skalierenden Mustern ab, die wir im Hinblick auf experimentelle Daten diskutieren. Als nächstes analysieren wir Form und Fortbewegung der Würmer. Die Auswertung des Bewegungsverhaltens, nachdem einzelne Gene ausgeschaltet wurden, ermöglicht Rückschlüsse auf die Bedeutung dieser Gene für den Bewegungsapparat. Darüber hinaus wenden wir eine Hauptkomponentenanalyse auf die Verformungen des zweidimensionalen Wurmkörpers während der natürlichen Fortbewegung an. Damit sind wir in der Lage, zwei wichtige Fortbewegungsstrategien der Würmer zu charakterisieren: eine durch den Zilienschlag angetriebene gleichmässige Gleitbewegung und eine raupenartige Bewegung, die auf Muskelkontraktionen beruht. Zusätzlich wenden wir diese Analysetechnik auch an, um Unterschiede in der Gestalt von verschiedenen Plattwurmarten zu untersuchen. Grundsätzlich zielen alle diese Ansätze darauf ab, das Aussehen der Plattwürmer mit den damit verbundenen Funktionen verschiedener Körperteile in Beziehung zu setzen. Schlussendlich erforschen wir den Einfluss des Stoffwechsels auf den Zellaustausch und das Wachstum. Dazu etablieren wir Messungen der Wachstumsdynamik in Plattwürmern. Wir unterscheiden drei Mechanismen für das Speichern von Stoffwechselenergie, deren theoretische Beschreibung es uns ermöglicht, das beobachtete makroskopische Wachstum des Organismus mit dem Verhalten der einzelnen Zellen zu erklären. Basierend darauf leiten wir Vorhersagen ab, die nun experimentell getestet werden. In enger Zusammenarbeit mit Kollegen aus der experimentellen Biologie führen wir minimale theoretische Beschreibungen mit modernsten Experimenten und Analysetechniken zusammen. Dadurch sind wir in der Lage, Grundlagen sowohl der skalierbaren Ausbildung des Körperbaus als auch der Wachstumskontrolle bei Plattwürmern herauszuarbeiten.