Das Nachwuchsgruppen-Projekt CyanoGrowth beschäftigt sich mit auf phototrophem, also auf Lichtenergie basierendem Wachstum. Es ist vorgesehen, mit Hilfe von systembiologischen Methoden die Vorgänge beim phototrophen Wachstum am Beispiel des Cyanobakteriums als Modellorganismus zu untersuchen. Dazu soll zunächst ein prädikatives Modell erstellt werden, das phototrophes Wachstum in komplexen Umgebungen beschreiben kann. Anschließend ist geplant, eine vergleichende, Genom-basierte Rekonstruktion des cyanobakteriellen Stoffwechsels unterschiedlicher Stämme auszuarbeiten und darzustellen. Schließlich soll die theoretische, modellbasierte Beschreibung einzelliger Organismen auf mehrzellige Konsortien – von der Einzelzelle über den Photobioreaktor und Heterocysten zu Mikrobenmatten – erweitert werden.

Das Vorhaben besitzt neben einem Grundlagen-orientierten Aspekt eine potentielle wirtschaftliche Relevanz. Cyanobakterien sind insofern von wirtschaftlicher Bedeutung, als dass sie auf vielfältige Weise eingesetzt werden können: So spielen sie sowohl bei der Produktion von Biokraftstoffen oder von weiterverwertbarer Biomasse als auch bei der Herstellung von Rohstoffen wie Vitaminen und Pigmenten eine Rolle. Aber auch hinsichtlich Umweltschutz-spezifischer Aspekte können die im vorliegenden Vorhaben gewonnenen Erkenntnisse sinnvoll genutzt werden. Hierbei besitzt speziell die Erforschung großer mehrzelliger Konsortien von Cyanobakterien – sogenannter Mikrobenmatten – eine besondere wirtschaftliche Relevanz, da diese beispielsweise bei der Bekämpfung von Ölverschmutzungen eingesetzt werden können.

Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Entwicklung mathematisch integrativer Modelle des phototrophen Wachstums, die in iterativen Zyklen mittels experimenteller Versuchsreihen ergänzt und erweitert werden. Diese Modelle werden anschließend per Computersimulation getestet. Die Ergebnisse der Simulationen werden zur Validierung von Hypothesen über das phototrophe Wachstumsverhalten sowie phototropher Stoffwechselvorgänge bei Cyanobakterien genutzt. Weiterhin wird es mit Hilfe dieser Modelle möglich sein, das biologisch komplexe Verhalten des Systems unter verschiedenen Bedingungen realitätsnah vorherzusagen.