In Pflanzen stellt die diurnale Regulation von Stoffwechselprozessen eine Voraussetzung für die effiziente Kontrolle von Wachstum, Entwicklungsprozessen und Stressreaktionen dar. Die tageszeitabhängige Anpassung des Stoffwechsels ist für Pflanzen nötig, um auf eine Vielfalt äußerer Parameter reagieren zu können. Jedoch stellt die Ableitung zugrundeliegender Regulationsmechanismen aus Experimentaldaten eine Herausforderung dar, da sich eine Vielzahl regulatorischer Kreisläufe nichtlinear verhält und daher eine intuitive Interpretation erschweren. In der vorliegenden Arbeit wurde daher eine auf experimenteller Kovarianzinformation basierende mathematische Methode angewandt, welche experimentell ermittelte Stoffwechseldynamiken mit einem biochemischen Netzwerk verknüpfte. Mit diesem Ansatz konnte gezeigt werden, dass die diurnale Regulation der Konzentrationen von alpha- Ketoglutarat, Glutamat und Glukose eine zentrale Rolle im pflanzlichen Primärstoffwechsel spielt. Darüber hinaus wurden Enzymreaktionen, die starken Einfluss auf die diurnale Dynamik des Primärstoffwechsels ausüben, identifiziert. Schließlich wurde eine computergestützte Benutzeroberfläche entwickelt, die die Reduktion von genombasierten, biochemischen Netzwerken auf experimentell validierbare Kernstrukturen erleichtert.

In plants, diurnal regulation has been shown to be essentially involved in growth control, developmental processes and responses towards stress and fluctuating environmental conditions. Diurnal reprogramming of metabolism is required to cope with the broad range of external parameters faced by plants during the course of a day/night cycle. Yet, the derivation of conclusive hypotheses dealing with these regulatory strategies from experimental datasets is impeded by numerous regulatory circuits, non-linear enzyme kinetics and thermodynamic constraints. To overcome this limitation and gain insight into the regulation of metabolism in Arabidopsis thaliana, a covariance-based steady-state modelling approach was applied for the functional integration of metabolomics data. The inverse approximation of biochemical Jacobian matrices identified alpha- ketoglutarate, glutamate and glucose as key elements in diurnal regulation of primary metabolism. Additionally, diurnal dynamics in core enzymatic reactions could be characterized and validated by literature data and a proteomics dataset. Particularly, an increase of alpha- ketoglutarate dehydrogenase protein abundance and a peak in activity of two central transamination reactions could successfully be predicted. Finally, to facilitate the extraction of meaningful biochemical networks from genome scale reconstructions a user friendly graphical user interface (GUI) was developed.