Chemnitz, Techn. Univ., Diss., 2005.

Stuttgart, Univ., Diss., 2005.

Freie Universiẗat, Diss., 2003--Berlin. / Dateiformat: zip, Dateien im PDF-Format.

In the living cell, the organization of the complex internal structure relies to a large extent on molecular motors. Molecular motors are proteins that are able to convert chemical energy from the hydrolysis of adenosine triphosphate (ATP) into mechanical work. Being about 10 to 100 nanometers in size, the molecules act on a length scale, for which thermal collisions have a considerable impact onto their motion. In this way, they constitute paradigmatic examples of thermodynamic machines out of equilibrium. This study develops a theoretical description for the energy conversion by the molecular motor myosin V, using many different aspects of theoretical physics. Myosin V has been studied extensively in both bulk and single molecule experiments. Its stepping velocity has been characterized as a function of external control parameters such as nucleotide concentration and applied forces. In addition, numerous kinetic rates involved in the enzymatic reaction of the molecule have been determined. For forces that exceed the stall force of the motor, myosin V exhibits a 'ratcheting' behaviour: For loads in the direction of forward stepping, the velocity depends on the concentration of ATP, while for backward loads there is no such influence. Based on the chemical states of the motor, we construct a general network theory that incorporates experimental observations about the stepping behaviour of myosin V. The motor's motion is captured through the network description supplemented by a Markov process to describe the motor dynamics. This approach has the advantage of directly addressing the chemical kinetics of the molecule, and treating the mechanical and chemical processes on equal grounds. We utilize constraints arising from nonequilibrium thermodynamics to determine motor parameters and demonstrate that the motor behaviour is governed by several chemomechanical motor cycles. In addition, we investigate the functional dependence of stepping rates on force by deducing the motor's response to external loads via an appropriate Fokker-Planck equation. For substall forces, the dominant pathway of the motor network is profoundly different from the one for superstall forces, which leads to a stepping behaviour that is in agreement with the experimental observations. The extension of our analysis to Markov processes with absorbing boundaries allows for the calculation of the motor's dwell time distributions. These reveal aspects of the coordination of the motor's heads and contain direct information about the backsteps of the motor. Our theory provides a unified description for the myosin V motor as studied in single motor experiments. / Die hier vorgelegte Arbeit entwickelt unter Verwendung vieler verschiedener Aspekte der statistischen Physik eine Theorie der chemomechanischen Kopplung für den Energieumsatz des molekularen Motors Myosin V. Das Myosin V ist sowohl in chemokinetischen wie in Einzelmolekülexperimenten grundlegend untersucht worden. Seine Schrittgeschwindigkeit ist in Abhängigkeit verschiedener externer Parameter, wie der Nukleotidkonzentration und einer äußeren Kraft, experimentell bestimmt. Darüber hinaus ist eine große Anzahl verschiedener chemokinetischer Raten, die an der enzymatischen Reaktion des Moleküls beteiligt sind, quantitativ erfasst. Unter der Wirkung externer Kräfte, die seine Anhaltekraft überschreiten, verhält sich der Motor wie eine Ratsche: Für Kräfte, die entlang der Schrittbewegung des Motors wirken, hängt seine Geschwindigkeit von der ATP-Konzentration ab, für rückwärts angreifende Kräfte jedoch ist die Bewegung des Motors unabhängig von ATP. Auf der Grundlage der chemischen Zustände des Motors wird eine Netzwerktheorie aufgebaut, die die experimentellen Beobachtungen des Schrittverhaltens für Myosin V einschließt. Diese Netzwerkbeschreibung dient als Grundlage für einen Markovprozess, der die Dynamik des Motors beschreibt. Die Verwendung diskreter Zustände bietet den Vorteil der direkten Erfassung der chemischen Kinetik des Moleküls. Darüber hinaus werden chemische und mechanische Eigenschaften des Motors in gleichem Maße im Modell berücksichtigt. Durch die Erfassung der Enzymkinetik mittels eines stochastischen Prozesses lässt sich die Motordynamik mit Hilfe des stationären Zustands der Netzwerkdarstellung beschreiben. Um diesen zu bestimmen, verwenden wir eine graphentheoretische Methode, die auf Kirchhoff zurückgreift. Wir zeigen in Einklang mit den Gesetzen der Thermodynamik für Nichtgleichgewichtssysteme, dass das Schrittverhalten des Motors von mehreren chemomechanischen Zyklen beeinflusst wird. Weiterhin untersuchen wir das funktionale Verhalten mechanischer Schrittraten in Abhängigkeit der äußeren Kraft unter Verwendung einer geeigneten Fokker-Planck-Gleichung. Hierfür wird auf die Theorie einer kontinuierlichen Beschreibung von molekularen Methoden zurückgegriffen. Wir berechnen Größen wie die mittlere Schrittgeschwindigkeit, das Verhältnis von Vorwärts- und Rückwärtsschritten, und die Lauflänge des Motors in Abhängigkeit einer äußeren angreifenden Kraft sowie der Nukleotidkonzentration, und vergleichen diese mit experimentellen Daten. Für Kräfte, die kleiner als die Anhaltekraft des Motors sind, unterscheidet sich der chemomechanische Zyklus grundlegend von demjenigen, der für große Kräfte dominiert. Diese Eigenschaft resultiert in einem Schrittverhalten, das mit den experimentellen Beobachtungen übereinstimmt. Es ermöglicht weiterhin die Zerlegung des Netzwerks in einzelne Zyklen, die die Bewegung des Motors für verschiedene Bereiche externer Kräfte erfassen. Durch die Erweiterung unseres Modells auf Markovprozesse mit absorbierenden Zuständen können so die Wartezeitenverteilungen für einzelne Zyklen des Motors analytisch berechnet werden. Sie erteilen Aufschluss über die Koordination des Motors und enthalten zudem direkte Informationen über seine Rückwärtsschritte, die experimentell nicht erfasst sind. Für das gesamte Netzwerk werden die Wartezeitenverteilungen mit Hilfe eines Gillespie-Algorithmus bestimmt. Unsere Theorie liefert eine einheitliche Beschreibung der Eigenschaften von Myosin V, die in Einzelmolekülexperimenten erfasst werden können.

No description available.

The question whether and how closed quantum systems equilibrate is still debated today. In this thesis a generic spin system is analysed and criteria to classify unique equilibration dynamics are developed. Furthermore, the eigenstate thermalization hypothesis is investigated as a possible cause for the unique equilibrium. For both problems novel numerical methods for solving the time-dependent Schroedinger equation based on series expansions and typicality are developed. Furthermore, the problem of markovian dynamics on the level of single measurements is discussed.

The occurrence of earthquakes is characterized by a high degree of spatiotemporal complexity. Although numerous patterns, e.g. fore- and aftershock sequences, are well-known, the underlying mechanisms are not observable and thus not understood. Because the recurrence times of large earthquakes are usually decades or centuries, the number of such events in corresponding data sets is too small to draw conclusions with reasonable statistical significance. Therefore, the present study combines both, numerical modeling and analysis of real data in order to unveil the relationships between physical mechanisms and observational quantities. The key hypothesis is the validity of the so-called "critical point concept" for earthquakes, which assumes large earthquakes to occur as phase transitions in a spatially extended many-particle system, similar to percolation models. New concepts are developed to detect critical states in simulated and in natural data sets. The results indicate that important features of seismicity like the frequency-size distribution and the temporal clustering of earthquakes depend on frictional and structural fault parameters. In particular, the degree of quenched spatial disorder (the "roughness") of a fault zone determines whether large earthquakes occur quasiperiodically or more clustered. This illustrates the power of numerical models in order to identify regions in parameter space, which are relevant for natural seismicity. The critical point concept is verified for both, synthetic and natural seismicity, in terms of a critical state which precedes a large earthquake: a gradual roughening of the (unobservable) stress field leads to a scale-free (observable) frequency-size distribution. Furthermore, the growth of the spatial correlation length and the acceleration of the seismic energy release prior to large events is found. The predictive power of these precursors is, however, limited. Instead of forecasting time, location, and magnitude of individual events, a contribution to a broad multiparameter approach is encouraging. / Das Auftreten von Erdbeben zeichnet sich durch eine hohe raumzeitliche Komplexität aus. Obwohl zahlreiche Muster, wie Vor- und Nachbeben bekannt sind, weiß man wenig über die zugrundeliegenden Mechanismen, da diese sich direkter Beobachtung entziehen. Die Zeit zwischen zwei starken Erdbeben in einer seismisch aktiven Region beträgt Jahrzehnte bis Jahrhunderte. Folglich ist die Anzahl solcher Ereignisse in einem Datensatz gering und es ist kaum möglich, allein aus Beobachtungsdaten statistisch signifikante Aussagen über deren Eigenschaften abzuleiten. Die vorliegende Arbeit nutzt daher numerische Modellierungen einer Verwerfungszone in Verbindung mit Datenanalyse, um die Beziehung zwischen physikalischen Mechanismen und beobachteter Seismizität zu studieren. Die zentrale Hypothese ist die Gültigkeit des sogenannten "kritischen Punkt Konzeptes" für Seismizität, d.h. starke Erdbeben werden als Phasenübergänge in einem räumlich ausgedehnten Vielteilchensystem betrachtet, ähnlich wie in Modellen aus der statistischen Physik (z.B. Perkolationsmodelle). Es werden praktische Konzepte entwickelt, die es ermöglichen, kritische Zustände in simulierten und in beobachteten Daten sichtbar zu machen. Die Resultate zeigen, dass wesentliche Eigenschaften von Seismizität, etwa die Magnitudenverteilung und das raumzeitliche Clustern von Erdbeben, durch Reibungs- und Bruchparameter bestimmt werden. Insbesondere der Grad räumlicher Unordnung (die "Rauhheit") einer Verwerfungszone hat Einfluss darauf, ob starke Erdbeben quasiperiodisch oder eher zufällig auftreten. Dieser Befund zeigt auf, wie numerische Modelle genutzt werden können, um den Parameterraum für reale Verwerfungen einzugrenzen. Das kritische Punkt Konzept kann in synthetischer und in beobachteter Seismizität verifiziert werden. Dies artikuliert sich auch in Vorläuferphänomenen vor großen Erdbeben: Die Aufrauhung des (unbeobachtbaren) Spannungsfeldes führt zu einer Skalenfreiheit der (beobachtbaren) Größenverteilung; die räumliche Korrelationslänge wächst und die seismische Energiefreisetzung wird beschleunigt. Ein starkes Erdbeben kann in einem zusammenhängenden Bruch oder in einem unterbrochenen Bruch (Vorbeben und Hauptbeben) stattfinden. Die beobachtbaren Vorläufer besitzen eine begrenzte Prognosekraft für die Auftretenswahrscheinlichkeit starker Erdbeben - eine präzise Vorhersage von Ort, Zeit, und Stärke eines nahenden Erdbebens ist allerdings nicht möglich. Die genannten Parameter erscheinen eher vielversprechend als Beitrag zu einem umfassenden Multiparameteransatz für eine verbesserte zeitabhängige Gefährdungsabschätzung.

Plants and some unicellular algae store carbon in the form of transitory starch on a diurnal basis. The turnover of this glucose polymer is tightly regulated and timely synthesis as well as mobilization is essential to provide energy for heterotrophic growth. Especially for starch degradation, novel enzymes and mechanisms have been proposed recently. However, the catalytic properties of these enzymes and their coordination with metabolic regulation are still to be discovered. This thesis develops theoretical methods in order to interpret and analyze enzymes and their role in starch degradation. In the first part, a novel description of interfacial enzyme catalysis is proposed. Since the initial steps of starch degradation involve reactions at the starch-stroma interface it is necessary to have a framework which allows the derivation of interfacial enzyme rate laws. A cornerstone of the method is the introduction of the available area function - a concept from surface physics - to describe the adsorption step in the catalytic cycle. The method is applied to derive rate laws for two hydrolases, the Beta-amylase (BAM3) and the Isoamylase (DBE/ISA3), as well as to the Glucan, water dikinase (GWD) and a Phosphoglucan phosphatase (DSP/SEX4). The second part uses the interfacial rate laws to formulate a kinetic model of starch degradation. It aims at reproducing the stimulatory effect of reversible phosphorylation by GWD and DSP on the breakdown of the granule. The model can describe the dynamics of interfacial properties during degradation and suggests that interfacial amylopectin side-chains undergo spontaneous helix-coil transitions. Reversible phosphorylation has a synergistic effect on glucan release especially in the early phase dropping off during degradation. Based on the model, the hypothesis is formulated that interfacial phosphorylation is important for the rapid switch from starch synthesis to starch degradation. The third part takes a broader perspective on carbohydrate-active enzymes (CAZymes) but is motivated by the organization of the downstream pathway of starch breakdown. This comprises Alpha-1,4-glucanotransferases (DPE1 and DPE2) and Alpha-glucan-phosphorylases (Pho or PHS) both in the stroma and in the cytosol. CAZymes accept many different substrates and catalyze numerous reactions and therefore cannot be characterized in classical enzymological terms. A concise characterization is provided by conceptually linking statistical thermodynamics and polymer biochemistry. Each reactant is interpreted as an energy level, transitions between which are constrained by the enzymatic mechanisms. Combinations of in vitro assays of polymer-active CAZymes essential for carbon metabolism in plants confirmed the dominance of entropic gradients. The principle of entropy maximization provides a generalization of the equilibrium constant. Stochastic simulations confirm the results and suggest that randomization of metabolites in the cytosolic pool of soluble heteroglycans (SHG) may contribute to a robust integration of fluctuating carbon fluxes coming from chloroplasts. / Stärke hat eine herausragende Bedeutung für die menschliche Ernährung. Sie ist ein komplexes, wasserunlösliches Glucosepolymer und dient - als eine der wichtigsten Speicherformen von Kohlenhydraten in Pflanzen - der Aufrechterhaltung des Energiestoffwechsels. Unterschiedliche Organe enthalten Stärke. In Knollen und Samen wird die sogenannte Speicherstärke über lange Zeiträume auf- und abgebaut. Die im Allgemeinen weniger bekannte transitorische Stärke in Blättern und einigen einzelligen Algen wird in einem täglichen Rhythmus umgesetzt: Sie wird während der Photosynthese aufgebaut und in der Nacht abgebaut. Experimentelle Studien haben nachgewiesen, dass die Fähigkeit der Pflanze, den Abbau transitorischer Stärke zu regeln, essentiell ist, um während der Nacht das Wachstum der Pflanze zu gewährleisten. Da die Geschwindigkeit von biochemischen Reaktionen über Enzyme reguliert wird, ist die Aufklärung ihrer Funktion im Stoffwechsel eine notwendige Voraussetzung, um den komplexen Prozess des Wachstums zu erklären. Die vorliegende Arbeit stellt einen Versuch dar, die Funktion von Enzymen beim Stärkeabbau anhand von mathematischen Modellen und Computersimulationen besser zu verstehen. Dieser Ansatz erlaubt es, Eigenschaften des Systems durch Abstraktion anhand eines idealisierten Abbildes herzuleiten. Die mathematisch notwendigen Folgerungen dienen der Aufstellung von Hypothesen, die wiederum mit experimentellen Resultaten konfrontiert werden können. Stoffwechselsysteme sind komplexe Untersuchungsobjekte, bei denen eine rein qualitative Argumentation schnell an Grenzen gerät, wo mathematische Methoden die Möglichkeit von Aussagen noch zulassen. Der erste Teil der Arbeit entwickelt einen theoretischen Rahmen, um Gleichungen für die Geschwindigkeit oberflächenaktiver Enzyme herzuleiten. Dies ist notwendig, da die ersten Reaktionen, die dem Stärkeabbau zugeordnet werden, an ihrer Oberfläche stattfinden. Die Methode wird auf vier essentielle Enzyme angewandt: zwei abbauende Enzyme (Beta-Amylase und Isoamylase) und zwei den Abbau unterstützende Enzyme (Alpha-Glucan,Wasser-Dikinase und Phosphoglucan Phosphatase). Der zweite Teil entwickelt ein kinetisches Modell des Stärkeabbaus unter Verwendung der hergeleiteten Ratengleichungen. Das Modell bildet die Dynamik des Systems realistisch ab und legt nahe, dass ein spontaner Phasenübergang an der Oberfläche von geordneten zu weniger geordneten Zuständen stattfindet. Ferner wird die Hypothese aufgestellt, dass die reversible Modifikation der Oberfläche durch Enzyme besonders in der Anfangsphase des Abbaus einen synergetischen Effekt hat, d.h. den Abbau enorm beschleunigt. Dies könnte beim schnellen Umschalten von Stärkeaufbau zu Stärkeabbau regulatorisch relevant sein. Im letzten Teil werden kohlenhydrataktive Enzyme betrachtet, die in der löslichen Phase die Produkte des Stärkeabbaus weiterverarbeiten. Da diese sogenannten Transferasen auch in vielen anderen Organismen und Stoffwechselwegen vorkommen, wird ein allgemeiner Standpunkt eingenommen. Anhand von Methoden aus der statistischen Physik wird theoretisch wie experimentell nachgewiesen, dass diese Enzyme spontan die Entropie innerhalb des Stoffwechselsystems erhöhen. Diese Neigung, "Unordnung" zu schaffen, wird vom Organismus aber paradoxerweise ausgenutzt, um die Weiterverarbeitung von Kohlenhydraten im Stärkestoffwechsel zu stabilisieren. Dieser Mechanismus eröffnet einen neuen Blick auf energie- und entropiegetriebene Prozesse in Zellen.

Complex networks are employed as a mathematical description of complex systems in many different fields, ranging from biology to sociology, economy and ecology. Dynamical processes in these systems often display phase transitions, where the dynamics of the system changes qualitatively. In combination with these phase transitions certain components of the system might irretrievably go extinct. In this case, we talk about absorbing transitions. Developing mathematical tools, which allow for an analysis and prediction of the observed phase transitions is crucial for the investigation of complex networks. In this thesis, we investigate absorbing transitions in dynamical networks, where a certain amount of diversity is lost. In some real-world examples, e.g. in the evolution of human societies or of ecological systems, it is desirable to maintain a high degree of diversity, whereas in others, e.g. in epidemic spreading, the diversity of diseases is worthwhile to confine. An understanding of the underlying mechanisms for emergence and persistence of diversity in complex systems is therefore essential. Within the scope of two different network models, we develop an analytical approach, which can be used to estimate the prerequisites for diversity. In the first part, we study a model for opinion formation in human societies. In this model, regimes of low diversity and regimes of high diversity are separated by a fragmentation transition, where the network breaks into disconnected components, corresponding to different opinions. We propose an approach for the estimation of the fragmentation point. The approach is based on a linear stability analysis of the fragmented state close to the phase transition and yields much more accurate results compared to conventional methods. In the second part, we study a model for the formation of complex food webs. We calculate and analyze coexistence conditions for several types of species in ecological communities. To this aim, we employ an approach which involves an iterative stability analysis of the equilibrium with respect to the arrival of a new species. The proposed formalism allows for a direct calculation of coexistence ranges and thus facilitates a systematic analysis of persistence conditions for food webs. In summary, we present a general mathematical framework for the calculation of absorbing phase transitions in complex networks, which is based on concepts from percolation theory. While the specific implementation of the formalism differs from model to model, the basic principle remains applicable to a wide range of different models.

Complex systems can often be modelled as networks, in which their basic units are represented by abstract nodes and the interactions among them by abstract links. This network of interactions is the key to understanding emergent collective phenomena in such systems. In most cases, it is an adaptive network, which is defined by a feedback loop between the local dynamics of the individual units and the dynamical changes of the network structure itself. This feedback loop gives rise to many novel phenomena. Adaptive networks are a promising concept for the investigation of collective phenomena in different systems. However, they also present a challenge to existing modelling approaches and analytical descriptions due to the tight coupling between local and topological degrees of freedom. In this thesis, I present a simple rule-based framework for the investigation of adaptive networks, using which a wide range of collective phenomena can be modelled and analysed from a common perspective. In this framework, a microscopic model is defined by the local interaction rules of small network motifs, which can be implemented in stochastic simulations straightforwardly. Moreover, an approximate emergent-level description in terms of macroscopic variables can be derived from the microscopic rules, which we use to analyse the system\'s collective and long-term behaviour by applying tools from dynamical systems theory. We discuss three adaptive-network models for different collective phenomena within our common framework. First, we propose a novel approach to collective motion in insect swarms, in which we consider the insects\' adaptive interaction network instead of explicitly tracking their positions and velocities. We capture the experimentally observed onset of collective motion qualitatively in terms of a bifurcation in this non-spatial model. We find that three-body interactions are an essential ingredient for collective motion to emerge. Moreover, we show what minimal microscopic interaction rules determine whether the transition to collective motion is continuous or discontinuous. Second, we consider a model of opinion formation in groups of individuals, where we focus on the effect of directed links in adaptive networks. Extending the adaptive voter model to directed networks, we find a novel fragmentation mechanism, by which the network breaks into distinct components of opposing agents. This fragmentation is mediated by the formation of self-stabilizing structures in the network, which do not occur in the undirected case. We find that they are related to degree correlations stemming from the interplay of link directionality and adaptive topological change. Third, we discuss a model for the evolution of cooperation among self-interested agents, in which the adaptive nature of their interaction network gives rise to a novel dynamical mechanism promoting cooperation. We show that even full cooperation can be achieved asymptotically if the networks\' adaptive response to the agents\' dynamics is sufficiently fast.