The modeling and evaluation calculus FMC-QE, the Fundamental Modeling Concepts for Quanti-tative Evaluation [1], extends the Fundamental Modeling Concepts (FMC) for performance modeling and prediction. In this new methodology, the hierarchical service requests are in the main focus, because they are the origin of every service provisioning process. Similar to physics, these service requests are a tuple of value and unit, which enables hierarchical service request transformations at the hierarchical borders and therefore the hierarchical modeling. Through reducing the model complexity of the models by decomposing the system in different hierarchical views, the distinction between operational and control states and the calculation of the performance values on the assumption of the steady state, FMC-QE has a scalable applica-bility on complex systems. According to FMC, the system is modeled in a 3-dimensional hierarchical representation space, where system performance parameters are described in three arbitrarily fine-grained hierarchi-cal bipartite diagrams. The hierarchical service request structures are modeled in Entity Relationship Diagrams. The static server structures, divided into logical and real servers, are de-scribed as Block Diagrams. The dynamic behavior and the control structures are specified as Petri Nets, more precisely Colored Time Augmented Petri Nets. From the structures and pa-rameters of the performance model, a hierarchical set of equations is derived. The calculation of the performance values is done on the assumption of stationary processes and is based on fundamental laws of the performance analysis: Little's Law and the Forced Traffic Flow Law. Little's Law is used within the different hierarchical levels (horizontal) and the Forced Traffic Flow Law is the key to the dependencies among the hierarchical levels (vertical). This calculation is suitable for complex models and allows a fast (re-)calculation of different performance scenarios in order to support development and configuration decisions. Within the Research Group Zorn at the Hasso Plattner Institute, the work is embedded in a broader research in the development of FMC-QE. While this work is concentrated on the theoretical background, description and definition of the methodology as well as the extension and validation of the applicability, other topics are in the development of an FMC-QE modeling and evaluation tool and the usage of FMC-QE in the design of an adaptive transport layer in order to fulfill Quality of Service and Service Level Agreements in volatile service based environments. This thesis contains a state-of-the-art, the description of FMC-QE as well as extensions of FMC-QE in representative general models and case studies. In the state-of-the-art part of the thesis in chapter 2, an overview on existing Queueing Theory and Time Augmented Petri Net models and other quantitative modeling and evaluation languages and methodologies is given. Also other hierarchical quantitative modeling frameworks will be considered. The description of FMC-QE in chapter 3 consists of a summary of the foundations of FMC-QE, basic definitions, the graphical notations, the FMC-QE Calculus and the modeling of open queueing networks as an introductory example. The extensions of FMC-QE in chapter 4 consist of the integration of the summation method in order to support the handling of closed networks and the modeling of multiclass and semaphore scenarios. Furthermore, FMC-QE is compared to other performance modeling and evaluation approaches. In the case study part in chapter 5, proof-of-concept examples, like the modeling of a service based search portal, a service based SAP NetWeaver application and the Axis2 Web service framework will be provided. Finally, conclusions are given by a summary of contributions and an outlook on future work in chapter 6. [1] Werner Zorn. FMC-QE - A New Approach in Quantitative Modeling. In Hamid R. Arabnia, editor, Procee-dings of the International Conference on Modeling, Simulation and Visualization Methods (MSV 2007) within WorldComp ’07, pages 280 – 287, Las Vegas, NV, USA, June 2007. CSREA Press. ISBN 1-60132-029-9. / FMC-QE (Fundamental Modeling Concepts for Quantitative Evaluation [1]) ist eine auf FMC, den Fundamental Modeling Concepts, basierende Methodik zur Modellierung des Leistungsverhaltens von Systemen mit einem dazugehörenden Kalkül zur Erstellung von Leistungsvorhersagen wie Antwortzeiten und Durchsatz. In dieser neuen Methodik steht die Modellierung der hierarchischen Bedienanforderungen im Mittelpunkt, da sie der Ursprung aller dienstbasierenden Systeme sind. Wie in der Physik sind in FMC-QE die Bedienanforderungen Tupel aus Wert und Einheit, um Auftragstransformationen an Hierarchiegrenzen zu ermöglichen. Da die Komplexität durch eine Dekomposition in mehreren Sichten und in verschiedene hierarchische Schichten, die Unterscheidung von Operations- und Kontrollzuständen, sowie dazugehörige Berechungen unter Annahme der Stationarität reduziert wird, skaliert die Anwendbarkeit von FMC-QE auf komplexe Systeme. Gemäß FMC wird das zu modellierende System in einem 3-dimensionalen hierarchischen Beschreibungsraum dargestellt. Die quantitativen Kenngrößen der Systeme werden in drei beliebig frei-granularen hierarchischen bi-partiten Graphen beschrieben. Die hierarchische Struktur der Bedienanforderungen wird in Entity Relationship Diagrammen beschrieben. Die statischen Bedienerstrukturen, unterteilt in logische und reale Bediener, sind in Aufbaudiagrammen erläutert. Außerdem werden Petri Netze, genauer Farbige Zeit-behaftete Petri Netze, dazu verwendet, die dynamischen Abläufe, sowie die Kontrollflüsse im System zu beschreiben. Anschließend wird eine Menge von hierarchischen Gleichungen von der Struktur und den Parametern des Modells abgeleitet. Diese Gleichungen, die auf dem stationären Zustand des Systems beruhen, basieren auf den beiden Fundamental Gesetzen der Leistungsanalyse, dem Gesetz von Little und dem Verkehrsflussgesetz. Das Gesetz von Little definiert hierbei Beziehungen innerhalb einer hierarchischen Schicht (horizontal) und das Verkehrsflussgesetz wiederum Beziehungen zwischen hierarchischen Schichten (vertikal). Die Berechungen erlauben Leistungsvorhersagen für komplexe Systeme durch eine effiziente Berechnung von Leistungsgrößen für eine große Auswahl von System- und Lastkonfigurationen. Innerhalb der Forschungsgruppe von Prof. Dr.-Ing Werner Zorn am Hasso Plattner Institut an der Universität Potsdam ist die vorliegende Arbeit in einen größeren Forschungskontext im Bereich FMC-QE eingebettet. Während hier ein Fokus auf dem theoretischen Hintergrund, der Beschreibung und der Definition der Methodik als auch der Anwendbarkeit und Erweiterung gelegt wurde, sind andere Arbeiten auf dem Gebiet der Entwicklung einer Anwendung zur Modellierung und Evaluierung von Systemen mit FMC-QE bzw. der Verwendung von FMC-QE zur Entwicklung einer adaptiven Transportschicht zur Einhaltung von Dienstgüten (Quality of Service) und Dienstvereinbarungen (Service Level Agreements) in volatilen dienstbasierten Systemen beheimatet. Diese Arbeit umfasst einen Einblick in den Stand der Technik, die Beschreibung von FMC-QE sowie die Weiterentwicklung von FMC-QE in repräsentativen allgemeinen Modellen und Fallstudien. Das Kapitel 2: Stand der Technik gibt einen Überblick über die Warteschlangentheorie, Zeit-behaftete Petri Netze, weitere Leistungsbeschreibungs- und Leistungsvorhersagungstechniken sowie die Verwendung von Hierarchien in Leistungsbeschreibungstechniken. Die Beschreibung von FMC-QE in Kapitel 3 enthält die Erläuterung der Grundlagen von FMC-QE, die Beschreibung einiger Grundannahmen, der graphischen Notation, dem mathematischen Modell und einem erläuternden Beispiel. In Kapitel 4: Erweiterungen von FMC-QE wird die Behandlung weiterer allgemeiner Modelle, wie die Modellklasse von geschlossenen Netzen, Synchronisierung und Mehrklassen-Modelle beschrieben. Außerdem wird FMC-QE mit dem Stand der Technik verglichen. In Kapitel 5 werden Machbarkeitsstudien beschrieben. Schließlich werden in Kapitel 6 eine Zusammenfassung und ein Ausblick gegeben. [1] Werner Zorn. FMC-QE - A New Approach in Quantitative Modeling. In Hamid R. Arabnia, editor, Proceedings of the International Conference on Modeling, Simulation and Visualization Methods (MSV 2007) within WorldComp ’07, 280 – 287, Las Vegas, NV, USA, Juni 2007. CSREA Press. ISBN 1-60132-029-9.

Zelluläre Entscheidungen, wie z. B. die Differenzierung von T-Helferzellen (Th-Zellen) in spezialisierte Effektorlinien, haben großen Einfluss auf die Spezifität von Immunreaktionen. Solche Reaktionen sind das Ergebnis eines komplexen Zusammenspiels einzelner Zellen, die über kleine Signalmoleküle, so genannte Zytokine, kommunizieren. Die hohe Anzahl der Komponenten, sowie deren komplizierte und oft nichtlineare Interaktionen erschweren dabei die Vorhersage, wie bestimmte zelluläre Reaktionen erzeugt werden. Aus diesem Grund sind die globalen Auswirkungen der gezielten Beeinflussung einzelner Zellen oder spezifischer Signalwege nur unzureichend verstanden. So wirken beispielsweise etablierte Behandlungen von Autoimmunkrankheiten oft nur bei einem Teil der Patienten. Durch Einzelzellmethoden wie Live-Cell-Imaging, Massenzytometrie und Einzelzellsequenzierung, können Immunzellen heutzutage quantitativ auf mehreren Ebenen charakterisiert werden. Diese Ansammlung quantitativer Daten erlaubt die Formulierung datengetriebener Modelle zur Vorhersage von zellulären Entscheidungen, allerdings fehlen in vielen Fällen Methoden, um die verschiedenen Daten auf geeignete Weise zu integrieren und zu annotieren. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit quantitativen Modellformulierungen für die Entscheidungsfindung von Zellen im Immunsystem mit dem Schwerpunkt auf Lymphozytenproliferation, -differenzierung und -tod. / Cellular decisions, such as the differentiation of T helper (Th) cells into specialized effector lineages, largely impact the direction of immune responses. Such population-level responses are the result of a complex interplay of individual cells which communicate via small signaling molecules called cytokines. The system's complexity, stemming not only from the number of components but also from their intricate and oftentimes non-linear interactions, makes it difficult to develop intuition for how cellular responses are actually generated. Not surprisingly, the global effects of targeting individual cells or specific signaling pathways through perturbations are poorly understood. For instance, common treatments of autoimmune diseases often work for some patients, but not for others. Recently developed methods such as live-cell imaging, mass cytometry and single-cell sequencing now enable quantitative characterization of individual immune cells. This accumulating wealth of quantitative data has laid the basis to derive predictive, data-driven models of immune cell behavior, but in many cases, methods to integrate and annotate the data in a way suitable for model formulation are missing. In this thesis, quantitative workflows and methods are introduced that allow to formulate data-driven models of immune cell decision-making with a particular focus on lymphocyte proliferation, differentiation and death.