@article{AydinliLiangDandekar2022,
  author    = {Aydinli, Muharrem and Liang, Chunguang and Dandekar, Thomas},
  title     = {Motif and conserved module analysis in DNA (promoters, enhancers) and RNA (lncRNA, mRNA) using AlModules},
  series = {Scientific Reports},
  volume    = {12},
  journal   = {Scientific Reports},
  number    = {1},
  doi       = {10.1038/s41598-022-21732-0},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-301268},
  year      = {2022},
  abstract  = {Nucleic acid motifs consist of conserved and variable nucleotide regions. For functional action, several motifs are combined to modules. The tool AIModules allows identification of such motifs including combinations of them and conservation in several nucleic acid stretches. AIModules recognizes conserved motifs and combinations of motifs (modules) allowing a number of interesting biological applications such as analysis of promoter and transcription factor binding sites (TFBS), identification of conserved modules shared between several gene families, e.g. promoter regions, but also analysis of shared and conserved other DNA motifs such as enhancers and silencers, in mRNA (motifs or regulatory elements e.g. for polyadenylation) and lncRNAs. The tool AIModules presented here is an integrated solution for motif analysis, offered as a Web service as well as downloadable software. Several nucleotide sequences are queried for TFBSs using predefined matrices from the JASPAR DB or by using one's own matrices for diverse types of DNA or RNA motif discovery. Furthermore, AIModules can find TFBSs common to two or more sequences. Demanding high or low conservation, AIModules outperforms other solutions in speed and finds more modules (specific combinations of TFBS) than alternative available software. The application also searches RNA motifs such as polyadenylation site or RNA-protein binding motifs as well as DNA motifs such as enhancers as well as user-specified motif combinations (https://bioinfo-wuerz.de/aimodules/; alternative entry pages: https://aimodules.heinzelab.de or https://www.biozentrum.uni-wuerzburg.de/bioinfo/computing/aimodules). The application is free and open source whether used online, on-site, or locally.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Aydinli2021,
  author    = {Aydinli, Muharrem},
  title     = {Software unterst{\"u}tzte Analyse von regulatorischen Elementen in Promotoren mittels AIModules},
  doi       = {10.25972/OPUS-24802},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-248025},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die Regulation der Genexpression steht am Anfang vieler zellbiologischer Prozesse wie beispielsweise dem Zellwachstum oder der Differenzierung. Gene werden an Promotoren transkribiert, wobei ein Promotor selbst aus vielen logischen Einheiten aufgebaut ist, den Transkriptionsfaktorbindestellen (TFBSs). Diese k{\"o}nnen sehr nah beieinander liegen, aber auch weit entfernt voneinander sein. Sie werden spezifisch von Transkriptionsfaktoren (TFs) gebunden, die die Transkritptionsrate z.B. verst{\"a}rken (Enhancer) oder schw{\"a}chen (Silencer) k{\"o}nnen. Zwei oder mehr dieser TFBSs mit bestimmtem Abstand werden als "Module" zusammengefasst, die {\"u}ber Spezies hinweg konserviert sein k{\"o}nnen. Typischerweise findet man Module in Zellen mit einem Zellkern. Spezies mit gemeinsamen Modulen k{\"o}nnen ein Hinweis auf die gemeinsame phylogenetische Abstammung darstellen, aber auch gemeinsame Funktionsmechanismen von TFs {\"u}ber Gene hinweg aufdecken. Heutzutage sind verschiedene Anwendungen verf{\"u}gbar, mit denen nach TFBSs in DNA gesucht werden kann. Zum Zeitpunkt des Verfassens dieser Arbeit sind aber nur zwei kommerzielle Produkte bekannt, die nicht nur TFBSs, sondern auch Module erkennen. Deshalb stellen wir hier die freie und quelloffene L{\"o}sung "AIModules" vor, die diese L{\"u}cke f{\"u}llt und einen Webservice zur Verf{\"u}gung stellt, der es erlaubt nach TFBSs sowie nach Modulen auf DNA- und auf RNA-Abschnitten zu suchen. F{\"u}r die Motivesuche werden entweder Matrizen aus der Jaspar Datenbank oder Matrizen vom Anwender verwendet. Dar{\"u}berhinaus zeigen wir, dass unser Tool f{\"u}r die TF Suche nur Sekunden ben{\"o}tigt, wohingegen conTraV3 mindestens eine Stunde f{\"u}r dieselbe Analyse braucht. Zus{\"a}tzlich kann der Anwender bei unserem Tool den Grad der Konserviertheit f{\"u}r TFs mit angeben und wir zeigen, dass wir mit unserer L{\"o}sung, die die Jaspar Datenbank heranzieht, mehr Module finden, als ein kommerziell verf{\"u}gbares Produkt. Weiterhin kann mit unserer L{\"o}sung auch auf RNA-Sequenzen nach regulatorischen Motiven gesucht werden, wenn der Anwender die daf{\"u}r n{\"o}tigen Matrizen liefert. Wir zeigen dies am Beispiel von Polyadenylierungsstellen. Zusammenfassend stellen wir ein Werkzeug vor, das erstens frei und quelloffen ist und zweitens entweder auf Servern ver{\"o}ffentlicht werden kann oder On-Site auf einem Notebook l{\"a}uft. Unser Tool erlaubt es Promotoren zu analysieren und nach konservierten Modulen sowie TFBSs in Genfamilien sowie nach regulatorischen Elementen in mRNA wie z.B. Polyadenylierungsstellen oder andere regulatorische Elemente wie beispielsweise Enhancern oder Silencern in genomischer DNA zu suchen.},
  subject      = {Genregulation},
  language  = {de}
}