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Ziel der vorliegenden Arbeit war es, valide Differentialgleichungsmodelle für die Beschreibung mikrobieller Stoffwechselvorgänge zu entwickeln. Grundlage der Modelle sind Datensätze aus Substrat-Puls-Experimenten, in denen erschiedene Escherichia coli-Stämme durch Glucose-Pulse angeregt und die Veränderungen der intrazellulären Metabolitkonzentrationen zeitlich hoch aufgelöst erfaßt wurden. Die gemessenen Datenreihen waren im Rahmen dieser Arbeit mit computergenerierten Modellen zu beschreiben sowie generelle Schwierigkeiten, die im Verlauf des Auswertungsprozesses auftreten können, zu identifizieren und methodisch anzugehen. Dazu wurde der gesamte Modellierungs- und Simulationszyklus iterativ beschritten. Diesem Ansatz der explorativen Modellierung folgend, wurde eine große Anzahl an Differentialgleichungssystemen zur Auswertung der Meßdaten erstellt. Die Datensätze und Modelle wurden umfangreich validiert, indem bewährte Methoden aus dem Bereich der Modellierung & Simulation übernommen und angewendet wurden. Dies umfaßte eine Fehlerrechnung, die Berechnung von Bestimmungsgrenzen zur Prüfung der Datenqualität sowie Plausibilitätstests und den Einsatz einer induktiven, statistischen Methode zur Untersuchung der Konsistenz der Datensätze. Mehrere Arten für die Analyse der Parametersensitivitätsfunktionen wurden zur Reduktion der Parameterzahl sowie zur anschließenden Prüfung der Struktur und der praktischen Identifizierbarkeit der Modelle angewendet. Des weiteren wurden verschiedene Kriterien zur Modellselektion bzw. Diskriminierung auf Basis der Anpassungsgüte getestet. Die erfolgreichen Tests aller Methoden an zahlreichen Beispielsystemen und den gegebenen Datensätzen dokumentieren die Einsatzfähigkeit der Verfahren. Die Erkenntnisse, welche Methode wann und wie angewandt werden kann, flossen in ein generalisiertes Konzept für einen Modellierungs- und Validierungsprozeß ein. Damit wurde ein erster Schritt hin zu einer Standardisierung des Auswertungs- und Beurteilungsprozesses von Substrat-Puls-Experimenten im Kontext der Systembiologie getan.