Ziel des Projekts ist die Entwicklung effizienter computergestützter Analyseverfahren für komplexe biologische und genetische Netzwerke auf der Basis formaler Modelle. Die praktische Evaluierung der zu entwickelnden Methoden soll durch deren Implementierung und vergleichende Studien mit vorhandenen Methoden und Werkzeugen erfolgen.

Biologische und genetische Netzwerke sind aus biochemischen intermolekularen Reaktionen aufgebaut, die in ihrer Gesamtheit die Funktionalität und Dynamik eines weiten Spektrums lebendiger Systeme und Organismen, von der Zelle bis hin zu Menschen, beschreiben. Sie sind u.a. geeignet zur Erkennung genetischer Defekte, zur Untersuchung von Krankheitserregern und der Entstehung von Krankheiten oder allgemeiner zur Erklärung und Vorhersage zellulärer Phänomene. Laborexperimente sind häufig zu teuer und langwierig oder gar nicht durchführbar. Daher werden in verstärktem Maße formale Modelle und Computeranalysen im Rahmen interdisziplinärer Forschung unter Beteiligung der Biologie, Genetik, Medizin und Informatik eingesetzt.

Die Komplexität intra- und interzellulärer Interaktionen in Kombination mit der Fülle durch neue Erkenntnisse in der Biologie, Genetik und Medizin gewonnener Daten impliziert eine enorme Größe der Netzwerke. Die derzeit existierenden und eingesetzten Methoden sind für viele praktisch relevante Systeme aus Speicherplatz- und/oder Rechenzeitgründen nicht geeignet. Notwendig sind also sowohl neue Modellierungsformalismen, die eine Speicherung im Computer ermöglichen, als auch neue Analyseverfahren, die verwertbare Rückschlüsse auf das zugrundeliegende System liefern.

Wesentliche forschungsleitende Hypothesen sind

• Biologische/Genetische Netzwerke können adäquat mit stochastischen Modellen beschrieben werden.
• Viele in der Leistungsbewertung von Rechnersystemen eingesetzte Modelle und Methoden haben das Potential, als Basis zur effizienten Modellierung und Analyse biologischer und genetischer Netzwerke zu dienen. Durch geeignete Modifikationen, Anpassungen an und Ausnutzung von spezifischen Charakteristika sowie ggf. spezifische Weiterentwicklungen resultieren neue effiziente Methoden.
• Die zu entwickelnden Modelle und Analyseverfahren sind nur dann hilfreich, wenn sie implementiert werden und ihre Effizienz demonstriert wird.