Moderne Ans tze der Systembiologie basieren auf der Analyse und Modellierung von metabolischen Netzwerken im gro en Ma stab. Derartige Modelle sind nur durch das Verweben von Daten aus verschiedenen Quellen erreichbar; beispielsweise Dateien im Systembiologie-Markup-Format (SBML) oder im Internet verf gbare Datenbanken. Die Zusammenf hrung dieser Daten stellt uns vor gro e Herausforderungen, da oft wichtige Informationen in f r das menschliche Auge gedachten Texten versteckt sind. Teilweise sind Daten auch in Notations-Ebenen versteckt, die sich herk mmlichen Verfahren nicht direkt erschlie en. In dieser Schrift wird unter anderem aufgezeigt, wie algebraische Analysen genutzt werden k nnen um strukturelle Informationen freizulegen, die in den Massenwirkungsgesetzen von SBML-Dateien annotiert sind. Des weiteren wird der Organisationstheorie-Ansatz und dessen Anwendung f r die Detektion von Unschl ssigkeiten 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 N tzlichkeit dieses Verfahrens belegen. Die damit zug nglich gemachten versteckten Daten zeigen, wie fehleranf llig 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 erg nzt durch ein Programm, das entworfen wurde um bestimmte Bakteriengemeinschaften zu ergr nden: Diese Bakteriengemeinschaften sollen genutzt werden um auf biologischem Wege Altlasten zu vermindern. In dem entsprechenden Abschnitt dieser Arbeit werden die daf r notwendigen Voraussetzungen er rtert. Des weiteren wird auf die Schwierigkeiten eingegangen, die unweigerlich auftreten, wenn versucht wird eine automatisierte L sung f r dieses Problem zu finden. Dabei werden problematische Datens tze er rtert, die auch bei anderen Ans tzen
