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Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control

Schramm, Lisa (2012)
Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control.
Book, Secondary publication, Postprint

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Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control - Text
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Item Type: Book
Type of entry: Secondary publication
Title: Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control
Language: English
Referees: Adamy, Prof. Dr. Jürgen ; Sendhoff, Prof. Dr. Bernhard
Date: 2 May 2012
Place of Publication: Darmstadt
Year of primary publication: 2012
Place of primary publication: Düsseldorf
Publisher: VDI-Verlag
Series: Fortschritt-Berichte VDI : Reihe 8, Meß-, Steuerungs- und Regelungstechnik
Series Volume: 1204
Date of oral examination: 28 October 2011
Abstract:

This thesis focuses on the evolution of the development of simulated organisms, where a biologically inspired model to simulate the development of organisms is presented. The individuals are made up of several cells that mechanically interact with each other and can perform different actions, e.g. cell division and cell death. The development of the individual starts with a single cell, whose actions are controlled by a gene regulatory network.

The motivation of this thesis is therefore twofold. One aim is to improve the computational experiments that can in the future shed light on transitions in evolutionary biology which can not be analyzed with the available biological data. The other aim is to use this knowledge to enhance the performance of engineering design, e.g. to optimize topologies.

In the first part of this thesis three different analyzes of morphological development are performed. A stable development that includes self-repairing behavior is evolved and analyzed. Dynamic stability can be achieved without fixing the cells on a grid or using contact inhibition, as most other models do. It is shown that genetic redundancy during the evolution is important and thus removing redundancy during the evolution decreases its performance. A new measurement for the probability of a redundant gene to become functional, the functional proximity, is presented. Genomes with a high functional proximity are shown to improve the evolution.

Most models in literature either optimize only the shape or the structure, or if both are optimized separated genomes are used. Evolving both concurrently and in one genome can result in positive effects on the resulting organisms. Such a model is presented in the second part. The individuals are evolved to fulfill a function that depends on shape and control. First, a spiking neural network is evolved, then a swimming organism is developed with a genome separated to describe the shape and control individually. In the final part, both parts, the development of shape and control are merged into one genome. Extending the concept of concurrent shape and control optimization using one genome to an engineering context may hold the potential for improvements on current practice.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Diese Dissertation befasst sich mit der Evolution der Entwicklung von simulierten Individuen. Dafür wird ein biologisch inspiriertes Modell entworfen, das die Entwicklung von Individuen simuliert. Die Individuen bestehen aus mehreren Zellen, die mechanisch miteinander interagieren können. Der Entwicklungsprozess der Individuen startet mit einer Zelle, diese kann sich teilen, sterben und einige weitere "Aktionen" ausführen. Diese Aktionen werden von einem genregulatorischen Netz kontrolliert. Diese Arbeit hat zwei Hauptziele, das Modell soll die Möglichkeit bieten, einerseits das Verständnis von biologischen Prozessen zu erhöhen und andererseits technische Optimierungen zu verbessern.

Der erste Teil dieser Arbeit behandelt verschiedenen Analysen der Entwicklung von Formen. Als erstes wird ein stabiler Entwicklungsprozess evolviert. Dabei wird eine dynamische Stabilität erreicht, die sich von den meisten anderen Modellen in den folgenden zwei Punkten unterscheidet: Einerseits sind die Zellen nicht auf einem Gitter fixiert und andererseits wird die Zellteilung nicht direkt von der Anzahl der Zellen in der Umgebung beeinflusst. Zweitens werden Netzwerkmotive in den evolvierten genregulatorischen Netzen analysiert. Drittens wird gezeigt, dass das Entfernen genetischer Redundanz während der Evolution das Optimierungsergebnis verschlechtert. Verschiedene Messgrößen für Redundanz werden definiert und es wird gezeigt, dass redundante Gene, die sich häufig in nicht redundante Gene mutieren lassen, hilfreich für die Evolution sind.

Im zweiten Teil der Arbeit werden verschiedene Funktionalitäten der Individuen evolviert, zum Beispiel die Evolution schwimmender Individuen oder neuronaler Netze, um das Futterfangen einer Hydra zu simulieren. Bei den schwimmenden Individuen werden Form und Bewegung der Individuen gleichzeitig evolviert und verschiedene Strategien zum Schwimmen werden gefunden. Am Ende der Arbeit wird ein Modell entwickelt, bei dem die Form und Funktion der Individuen auf einmal und mit Hilfe nur eines Genoms evolviert werden kann. Die Möglichkeit, in der technischen Optimierung Form und Kontrolle gleichzeitig und in einem Genom zu optimieren, bietet ein großes Verbesserungspotential.

German
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Evolutionary algorithm – Evolution strategy - Gene regulatory network – Developmental system – Systems biology – Animat – Artificial lifeEnglish
Status: Postprint
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-29482
Additional Information:

Druckausg.: Düsseldorf, VDI-Verl., 2012, ISBN 978-3-18-520408-1, Fortschritt-Berichte VDI : Reihe 8, Meß-, Steuerungs- und Regelungstechnik ; 1204 [Darmstadt, TU, Diss., 2011]

Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics (from 01.08.2022 renamed Control Methods and Intelligent Systems)
Date Deposited: 02 May 2012 10:14
Last Modified: 15 Nov 2023 10:03
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/2948
PPN: 386255601
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