Moderne Ansätze der Systembiologie basieren auf der Analyse und Modellierung von metabolischen
Netzwerken im großen Maßstab. Derartige Modelle sind nur durch das Verweben von Daten aus
verschiedenen Quellen erreichbar beispielsweise Dateien im Systembiologie-Markup-Format (SBML)
oder im Internet verfügbare Datenbanken. Die Zusammenführung dieser Daten stellt uns vor große
Herausforderungen da oft wichtige Informationen in für das menschliche Auge gedachten Texten
versteckt sind. Teilweise sind Daten auch in Notations-Ebenen versteckt die sich herkömmlichen
Verfahren nicht direkt erschließen. In dieser Schrift wird unter anderem aufgezeigt wie
algebraische Analysen genutzt werden können um strukturelle Informationen freizulegen die in
den Massenwirkungsgesetzen von SBML-Dateien annotiert sind. Des weiteren wird der
Organisationstheorie-Ansatz und dessen Anwendung für die Detektion von Unschlüssigkeiten in der
Biomodels-Datenbank demonstriert. Ein Vergleich der Ergebnisse dieser Kombination von
algebraischer Analyse und Organisationstheorie mit anderen Methoden wie der
Fluss-Balance-Analyse (FBA) soll dann die Nützlichkeit dieses Verfahrens belegen. Die damit
zugänglich gemachten versteckten Daten zeigen wie fehleranfällig wissenschafltiche Methoden
sind wenn die zu Grunde liegenden Daten fehlerbehaftet oder ungeeignet formatiert sind. Die
Analyse der Biomodels-Datenbank einer einfachen Sammlung von Modellen im SBML-Format wird
ergänzt durch ein Programm das entworfen wurde um bestimmte Bakteriengemeinschaften zu
ergründen: Diese Bakteriengemeinschaften sollen genutzt werden um auf biologischem Wege
Altlasten zu vermindern. In dem entsprechenden Abschnitt dieser Arbeit werden die dafür
notwendigen Voraussetzungen erörtert. Des weiteren wird auf die Schwierigkeiten eingegangen
die unweigerlich auftreten wenn versucht wird eine automatisierte Lösung für dieses Problem zu
finden. Dabei werden problematische Datensätze erörtert die auch bei anderen Ansätzen
