Advertisement

Entropie und Komplexität molekularer und zellulärer Reaktionsnetze

  • Benno Hess
Conference paper
Part of the Veröffentlichungen aus der Forschungsstelle für Theoretische Pathologie der Heidelberger Akademie der Wissenschaften book series (VERÖFF PATHOL)

Zusammenfassung

Will man einen Einblick in die Komplexität molekularer oder zellulärer Reaktionsketten gewinnen, kann man sich die Bestimmung von Entropiedifferenzen und -flüssen zunutze machen. Auf diesem Wege gewinnt man eine Vorstellung der Freiheitsgrade eines Systems sowie heuristische Vorstellungen für experimentelle Analysen mechanistischer Zusammenhänge. So erlaubt diese Methode auch in der Medizin, normale mit mutierten und pathologischen Prozessen zu vergleichen.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Ackermann Th (1992) Physikalische Biochemie. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New YorkGoogle Scholar
  2. Chizhov I, Engelhard M, Chernavskii DS, Zubov B, Hess B (1992) Temperature and pH sensitivity of the O640 intermediate of the bacteriorhodopsin photocycle. Biophys J 61:1001–1006PubMedCrossRefGoogle Scholar
  3. Farmer JD (1982) Information Dimension and the Probabilistic Structure of Chaos. Z Naturforsch 37a: 1304–1325Google Scholar
  4. Flamm D (1993) Über die Entropie-Bilanz offener Systeme. S. dieses BuchGoogle Scholar
  5. Hess B (1990) Order and chaos in chemistry and biology. Fresenius J Anal Chem 337:459–468CrossRefGoogle Scholar
  6. Hess B (1992) Spiralen in Chemie und Biologie. Nova Acta Leopoldina NF 67:73–96Google Scholar
  7. Hess B, Markus M (1985) Cellular Metabolism and Transport. In: Temporal Order. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York, S 179–190Google Scholar
  8. Hess B, Markus M, Müller SC, Plesser T (1989) Nonlinear Dynamics in Chemistry and Biology. Nova Acta Leopoldina NF 61:79–101Google Scholar
  9. Markus M, Hess B (1985) Dimension and Lyapunov Exponents of a Strange Attractor from Biochemical Data. In: Temporal Order. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg New York, S 191–193Google Scholar
  10. Markus M, Hess B (1990) Isotropie cellular automation for modelling excitable media. Nature 347:56–58CrossRefGoogle Scholar
  11. Markus M, Krafczyk M, Hess B (1991) Randomized Automata for Isotropie Modelling of Two-and Three-Dimensional Waves and Spatiotemporal Chaos in Excitable Media. In: Nonlinear Wave Processes in Excitable Media, New York, S 161–182Google Scholar
  12. Markus M, Kuschmitz D, Hess B (1985 a) Properties of Strange Attractors in Yeast Glycolysis. Biophys Chem 22:95–105PubMedCrossRefGoogle Scholar
  13. Markus M, Müller SC, Hess B (1985 b) Observation of Entrainment, Quasiperiodicity and Chaos in Glycolyzing Yeast Extracts under Periodic Glucose Input. Ber Bunsenges Phys Chem 89:651–654Google Scholar
  14. Markus M, Müller SC, Plesser T, Hess B (1987) On the Recognition of Order and Disorder. Biol Cybern 57:187–195PubMedCrossRefGoogle Scholar
  15. Schuster HG (1989) Deterministic Chaos: an Introduction. VCH Verlagsgesellschaft GmbH, WeinheimGoogle Scholar
  16. Shannon CE, Weaver W (1949) The Mathematical Theory of Information, University of 111 Press, UrbanaGoogle Scholar
  17. Shaw R (1981) Strange Attractors, Chaotic Behavior, and Information Flow. Z Natur forsch 36a:80–112Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1993

Authors and Affiliations

  • Benno Hess

There are no affiliations available

Personalised recommendations