Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Edda Klipp

Prof. Klipp erforscht die mathematische Modellierung biologischer Systeme, insbesondere die dynamische Regulation von Signalwegen, Stoffwechsel und Genexpression in Zellen. Sie entwickelt computergestützte Modelle, die komplexe zelluläre Prozesse — von der Pheromonsignalisierung in Hefezellen über Zellzykluskontrolle bis zur Metaboliten-Dynamik — quantitativ beschreiben und vorhersagen. Ihre aktuelle Arbeit verbindet experimentelle Daten (Transkriptomik, Metabolomik, Einzelmolekül-Messungen) mit thermodynamisch fundierten kinetischen Modellen, um ganze Zellen oder Stoffwechselnetzwerke zu simulieren. Dies ermöglicht es Unternehmen in Biotechnologie, Pharmazie und Metabolic Engineering, Produktionsprozesse zu optimieren, Wirkstoffe gezielt zu entwickeln und Nebenwirkungen vorherzusagen — etwa bei der Herstellung von Biotherapeutika oder bei der Analyse von Arzneimitteltoxizität.

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• Mathematische Modellierung des Wnt/beta-catenin Signalweges

  Quelle ↗

  Zeitraum: 09/2004 - 02/2009 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Edda Klipp

• Interdisziplinäres Training Systembiologie

  Quelle ↗

  Zeitraum: 01/2005 - 12/2008 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Edda Klipp

• IGRK 1360/1: Genomics and Systems Biology of Molecular Networks

  Quelle ↗

  Förderer: DFG Graduiertenkolleg Zeitraum: 04/2006 - 09/2010 Projektleitung: Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. Edda Klipp

• Condition-Dependent Transcriptome Reveals High-Level Regulatory Architecture in <i>Bacillus subtilis</i>

  2012

  Science · DOI

  Outside In Acquisition and analysis of large data sets promises to move us toward a greater understanding of the mechanisms by which biological systems are dynamically regulated to respond to external cues. Now, two papers explore the responses of a bacterium to changing nutritional conditions (see the Perspective by Chalancon et al. ). Nicolas et al. (p. 1103 ) measured transcriptional regulation for more than 100 different conditions. Greater amounts of antisense RNA were generated than expected and appeared to be produced by alternative RNA polymerase targeting subunits called sigma factors. One transition, from malate to glucose as the primary nutrient, was studied in more detail by Buescher et al. (p. 1099 ) who monitored RNA abundance, promoter activity in live cells, protein abundance, and absolute concentrations of intracellular and extracellular metabolites. In this case, the bacteria responded rapidly and largely without transcriptional changes to life on malate, but only slowly adapted to use glucose, a shift that required changes in nearly half the transcription network. These data offer an initial understanding of why certain regulatory strategies may be favored during evolution of dynamic control systems.

• Minimum information requested in the annotation of biochemical models (MIRIAM)

  2005

  Nature Biotechnology · DOI

• A consensus yeast metabolic network reconstruction obtained from a community approach to systems biology