Reaktionsnetzwerks

Reaktionsnetzwerke sind formale Modelle chemischer Reaktionen, die beteiligte Spezies und die Reaktionspfade zwischen ihnen abbilden. Sie dienen der Beschreibung der zeitlichen Entwicklung von Konzentrationen und der Analyse, wie Stoffströme durch das Netzwerk verteilt werden. In der System- und Biochemie werden sie verwendet, um die Dynamik von Stoffwechsel- und Signalwegen zu verstehen.

Typische Bausteine sind Spezies, Reaktionen, Stoichiometrie und Rategesetze. Reaktionen werden oft als Knoten in einem Graphen oder als Vektoren in einer Stöchiometrie-Matrix dargestellt. Im häufig verwendeten Mass-Action-Modell hängen Reaktionsgeschwindigkeiten von Produkten der beteiligten Konzentrationen ab.

Modelle können deterministisch mit gewöhnlichen Differentialgleichungen beschrieben werden oder stochastisch, z. B. durch den Chemical Master Equation oder den Gillespie-Algorithmus, insbesondere wenn Molekülzahlen klein sind. Die Analyse umfasst Gleichgewichte, Stabilität, Konservierungsgesetze und Flussverteilungen.

Anwendungen finden sich in Chemie, Biologie, Biotechnologie und Systemsbiologie, z. B. bei der Modellierung von Stoffwechselwegen, Signaltransduktionspfaden, Netzwerken in der synthetischen Biologie oder der Parameterauslegung in der Metabolic Engineering. Netzwerkanalysen nutzen oft die Defizienztheorie (CRNT), Graphentheorie und Dynamik-Analysen.

Wichtige Werkzeuge sind COPASI, BioNetGen, CellDesigner und PySB. Beispiele zeigen einfache Netzwerke wie A + B → C → D, woraus sich mit Mass-Action-Gleichungen die Dynamik ableiten lässt. Reaktionsnetzwerke bieten so eine vielseitige Basis zur Erklärung und Vorhersage komplexer chemischer und biologischer Prozesse.