Die vorliegende Arbeit behandelt das biologische Phänomen der Dormanz mit Hilfe mathematischer Modellierung. Dormanz beschreibt dabei einen reversiblen Zustand von Individuen, in dem die metabolische Aktivität reduziert wird und die Resistenz gegen Natureinflüsse erhöht ist.
Der erste Teil der Arbeit widmet sich den ökologischen Eigenschaften. Hier wird zunächst ein Moranmodell vorgestellt, welches verschiedene Modellierungsarten von Dormanz aus der Populationsgenetik vereint und unter verschiedenen Skalierungen den schwachen seed-bank Koaleszenten und den starken seed-bank Koaleszenten als anzestralen Prozess innehat. Dadurch werden die Parameter der Koaleszenten vergleichbar. Als Anwendung betrachten wir die sogenannte species abundance distribution, welche mithilfe von Koaleszenten beschrieben werden kann.
Der zweite Teil beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Dormanz auf evolutionäre Eigenschaften und beginnt mit einer Einführung in die Theorie von adaptive dynamics. Dort werden auch verschiedene Möglichkeiten der Modellierung von Dormanz in individuenbasierten Modellen besprochen. Danach befassen wir uns mit der Erweiterung eines Modells für sympatrische Speziation um den Aspekt der Dormanz. Die canonical equation of adaptive dynamics wird - motiviert durch ein Modell mit Dormanz - für schnellere Mutationsraten aus dem sogenannten power-law Mutationsregime für einen Grenzfall hergeleitet.
Die Arbeit schließt mit dem dritten Teil, in welchem ein individuenbasiertes Modell für die Entwicklung von Krebs unter dem Einfluss von Chemotherapie und unter Berücksichtigung von Dormanz vorgestellt wird. In Simulationsstudien wird untersucht, inwiefern Dormanz zu Misserfolg einer Therapie beiträgt. Ein weiteres Ziel ist die Analyse von Kombinationsbehandlung mit einem Medikament welches mit dormanten Zellen interagieren kann insbesondere unter Betrachtung verschiedener Therapieansätze zur Behandlung von dormanten Krebszellen. / The present thesis uses mathematical modelling to investigate the consequences of dormancy. Dormancy describes a reversible and protected state of reduced metabolic activity which enhances an individual's resilience to hazardous conditions. In this sense, dormancy acts as a protection mechanism against habitats with unfavourable environments. The thesis considers the impact of dormancy on ecological, evolutionary and in its broadest sense pathogenic properties of microbial populations.
The first part is concerned with studying the impact of dormancy on ecology. For this, a Moran model is presented which unifies different models of dormancy from population genetics and exhibits the weak seed-bank coalescent and the strong seed-bank coalescent as the scaling limit of the ancestral process. As an application we consider the species abundance distribution which can be described using coalescent theory.
In the second part we consider the influence of dormancy on evolutionary properties. The modelling framework for this is the theory of adaptive dynamics. We then show that competition-induced dormancy may favour sympatric speciation. A key aspect in the derivation of this result is the canonical equation of adaptive dynamics. We extend this equation - motivated by a model including dormancy - to power-law mutations in a limiting case.
We conclude the thesis with the third part where we provide an individual-based model for the treatment of cancer with chemotherapy under consideration of dormant cancer cells. Using simulation studies, we investigate how dormancy may contribute to treatment failure. Another goal of this chapter is to analyse combination treatment with a drug which directly targets dormant cancer cells and to formulate general observations regarding various strategies to counter cancer cell dormancy.
Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/29587 |
Date | 18 June 2024 |
Creators | Paul, Tobias |
Contributors | Wilke Berenguer, Maite, Blath, Jochen, Coquille, Loren |
Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
Source Sets | Humboldt University of Berlin |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | (CC BY 4.0) Attribution 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
Page generated in 0.0029 seconds