Complexe adaptieve systemen in een veranderende omgeving

Alle complexe biologische systemen, van cellen tot ecosystemen, moeten zich aanpassen aan allerlei vormen van verandering en onzekerheid. Onderzoekers hebben een brede waaier van evolutionaire modelleertechnieken toegepast om te begrijpen hoe zulke aanpassingsprocessen verlopen, van wiskundige modellen (zoals adaptive dynamics en kwantitatieve genetica) tot evolutionaire simulaties. Deze klassieke technieken hebben echter vaak de complexiteit van de relatie tussen genotype en fenotype genegeerd. Simplificerende aannames zijn weliswaar belangrijk om te zorgen dat modellen nog intepreteerbaar en computationeel uitvoerbaar blijven, ze kunnen ook leiden tot onrealistische resultaten. Dit project zal de complexiteit van biologische organisatie centraal stellen in het modelleren van de evolutionaire respons op verandering en onzekerheid in eencellige organismen. Het project zal zich hierbij richten op twee brede themas: 1) evolutie in complexe netwerken, met een focus op vragen rond de impact van onzekerheid en verandering op de evolutie van complexe adaptieve systemen, en 2) modi van evolutionaire adaptatie, met vragen betreffende de oorzaken en gevolgen van verschillende vormen van adaptatie (fenotypische verschuiving, plasticiteit, bet hedging) in de context van complexiteit. Alle onderzoeksvragen zullen beantwoord worden met wiskundige en computationele modelleertechnieken, en het onderzoek zal plaatsvinden in nauwe samenwerking met empirische onderzoekers in het Departement van Microbiële en Moleculaire Systemen.

Trefwoorden:evolutionary modelling, complex adaptive systems, microbial evolution

Disciplines:Computationele biomodellering en machine learning, Biologie van adaptatie