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Exploring microbial community landscapes by modelling their composition spaces
Marianne Mießkes
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Chemie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Chemie
Betreuer*in
Jürgen Zanghellini
DOI
10.25365/thesis.74944
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29144.38291.626852-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Mikrobielle Gemeinschaften sind Gruppen einzelner Mikroorganismen, die auf vielfältige Weise interagieren können. Zum Beispiel können sie um begrenzte Ressourcen konkurrieren oder durch Symbiose zusammenarbeiten. Diese Interaktionen prägen die Struktur und die Funktion der mikrobiellen Gemeinschaft. Mikrobielle Gemeinschaften existieren überall um uns herum und spielen wichtige Rollen in der Ökologie, Landwirtschaft und menschlichen Gesundheit. Sie finden auch in verschiedenen industriellen Anwendungen Verwendung, wie etwa in der Abwasserbehandlung und der Herstellung von Biokraftstoffen. Das Verhalten einer mikrobiellen Gemeinschaft wird maßgeblich von der Zusammensetzung und der Anzahl ihrer mikrobiellen Mitglieder beeinflusst. Aus diesem Grund wurden Bemühungen unternommen, Techniken zur Charakterisierung der Zusammensetzung solcher Gemeinschaften zu entwickeln. Eine solche Methode, die im Bereich der Systembiologie zu finden ist, umfasst die Integration von Stoffwechselmodellen einzelner Mikroorganismen in ein umfassenderes Gemeinschaftsmodell. Mithilfe von Restriktions-basierter Modellierung können die Eigenschaften dieser Modelle analysiert und Hypothesen zu ihrem Verhalten in vivo formuliert werden. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, eine universelle Methodik zur Erstellung von stoffwechselbasierten Gemeinschaftsmodellen aus individuellen stoffwechselbasierten Modellen zu etablieren. Darüber hinaus soll eine computergestützte Methode entwickelt werden, die in der Lage ist, den Zusammensetzungsraum eines stoffwechselbasierten Gemeinschaftsmodells unter festgelegten Beschränkungen zu bestimmen. Der Zusammensetzungsraum selbst beschreibt den Bereich, der jede mögliche Zusammensetzung der Mitglieder innerhalb der Gemeinschaft umfasst.
Abstract
(Englisch)
Microbial communities are groups of individual microorganisms that can interact in various ways. For instance, they can compete for limited resources, or cooperate through symbiosis. These interactions shape the structure as well as the function of a community. Microbial communities exist all around us and play important roles in ecology, agriculture, and human health. They are also employed in a variety of industrial applications, such as wastewater treatment and the production of biofuels. The behaviour of a microbial community is significantly influenced by the composition and abundance of its microbial members. Due to that, efforts have been made to develop techniques to characterise the makeup of such communities. One such method, found in the field of systems biology, involves the integration of metabolic models of individual microorganisms into a larger community model. Employing constraint-based modeling, the characteristics of these models can be analysed and hypotheses for their behaviour in vivo can be formulated. The aim of this thesis is to establish a methodology for the construction of community metabolic models from individual metabolic models. Furthermore, a computational method should be created which is able to determine the composition space of a metabolic community model under specified constraints. The composition space itself describes the area that encompasses every feasible composition of the members within the community.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Mikrobielle Gemeinschaften Computergestützte Analyse Restriktions-basierte Modellierung
Schlagwörter
(Englisch)
Microbial Communities Computational analysis Constraint-based modeling
Autor*innen
Marianne Mießkes
Haupttitel (Englisch)
Exploring microbial community landscapes by modelling their composition spaces
Paralleltitel (Deutsch)
Untersuchung von mikrobiellen Gemeinschaften durch Modellierung ihrer Zusammensetzungsräume
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
iv, 64 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Jürgen Zanghellini
AC Nummer
AC17024746
Utheses ID
69455
Studienkennzahl
UA | 066 | 862 | |