Einzelprojekt

Data2Dynamics - Modellierung großer biologischer Systeme – Erweiterung der Modellierungssoftware

Förderkennzeichen: 031L0179
Fördersumme: 275.108 EUR
Förderzeitraum: 2019 - 2022
Projektleitung: Prof. Dr. Jens Timmer
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Fakultät für Mathematik und Physik - Physikalisches Institut - Abt. Dynamische Prozesse in den Lebenswissenschaften
Hermann-Herder-Str. 3
79104 Freiburg

Das Einzelprojekt Data2Dynamics beschäftigt sich mit der Verbesserung bzw. Erweiterung des systembiologischen Softwarepaketes Data2Dynamics (D2D). Das in der Arbeitsgruppe von Prof. Timmer entwickelte Softwarepaket ermöglicht es, nichtlineare dynamische Modelle im Bereich der Systembiologie zu erstellen. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Datenanalyse sowie der Parameter- und Unsicherheitsschätzung. D2D kann eine Vielzahl an Daten und Messmethoden einfach miteinander verknüpfen, so Modelle und Parameter gemeinsam trainieren und Vorhersagen daraus ableiten. Insbesondere die Möglichkeit der Unsicherheitsabschätzung hat dazu beigetragen, dass das frei zugängliche Softwarepaket bei vielen Fragestellungen erfolgreich eingesetzt wird. Bislang ist die Anwendung jedoch auf relativ kleine Modelle beschränkt, auch werden für die Erstellung und die Analyse der dynamischen Modelle sowohl Expertenwissen als auch Programmierkenntnisse benötigt.

Hier setzt das Vorhaben Data2Dynamics an: Im Rahmen des Projekts soll das D2D-Softwarepaket in drei Richtungen weiterentwickelt werden. Es ist geplant, die Leistungsfähigkeit bei der Modellierung zu erhöhen, die Benutzerfreundlichkeit zu steigern sowie durch das Einbeziehen weiterer Tests die Zuverlässigkeit zu verbessern. Künftig sollen insbesondere auch große Datenmengen zur Modellierung herangezogen werden können. Es ist zudem vorgesehen, die Unterstützung bekannter Datenstandards zu erweitern und eine Schnittstelle für etablierte Programme aus den Bereichen Datenanalyse und Modellierung zu integrieren.

Durch die geplanten Änderungen werden künftige Analysen und Simulationen von dynamischen biologischen Systemen wesentlich realitätsnäher als bislang modelliert werden können, und auch das biotechnologische bzw. medizinische Anwendungspotential wird durch die geplanten Verbesserungen deutlich erhöht.