Schramm, Lisa (2012)
Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Bibliographie

Kurzbeschreibung (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.

Typ des Eintrags:	Dissertation
Erschienen:	2012
Autor(en):	Schramm, Lisa
Art des Eintrags:	Bibliographie
Titel:	Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control
Sprache:	Englisch
Referenten:	Adamy, Prof. Dr. Jürgen ; Sendhoff, Prof. Dr. Bernhard
Publikationsjahr:	2012
Ort:	Düsseldorf
Verlag:	VDI Verlag
Reihe:	Fortschritt-Berichte VDI : Reihe 8, Meß-, Steuerungs- und Regelungstechnik
Band einer Reihe:	1204
Datum der mündlichen Prüfung:	28 Oktober 2011
Zugehörige Links:	TUprints Zweitveröffentlichung
Kurzbeschreibung (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.
Alternatives oder übersetztes Abstract:	Alternatives Abstract Sprache 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. Deutsch
Schlagworte:	Einzelne Schlagworte Sprache Evolutionary algorithm – Evolution strategy - Gene regulatory network – Developmental system – Systems biology – Animat – Artificial life Englisch
Zusätzliche Informationen:	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]
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e):	18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)
Hinterlegungsdatum:	15 Nov 2023 10:09
Letzte Änderung:	15 Nov 2023 10:09
PPN:
Referenten:	Adamy, Prof. Dr. Jürgen ; Sendhoff, Prof. Dr. Bernhard
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung:	28 Oktober 2011
Zugehörige Links:	TUprints Zweitveröffentlichung
Schlagworte:	Einzelne Schlagworte Sprache Evolutionary algorithm – Evolution strategy - Gene regulatory network – Developmental system – Systems biology – Animat – Artificial life Englisch
Export:	Multiline CSVDublin CoreHTML CitationSimple MetadataIBW_RDAEP3 XMLJSONBibTeXASCII CitationAtomT2T_XMLRDF+XMLEndNoteMODS
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags

• Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control. (deposited 02 Mai 2012 10:14)
  • Evolution of Cellular Systems - Optimization of Gene Regulatory Networks for the Development of Morphology and Control. (deposited 15 Nov 2023 10:09) [Gegenwärtig angezeigt]

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