@phdthesis{Busold2006,
  author    = {Busold, Christian},
  title     = {Facilitating functional interpretation of microarray data by integration of gene annotations in Correspondence Analysis},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-21150},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {DNS-Chips ('Microarrays') haben sich zu einer der Standardmethoden zur Erstellung von genomweiten Expressionsstudien entwickelt. Mittlerweile wurden dazu eine Vielzahl von Methoden zur Identifizierung von differentiell regulierten Genen ver{\"o}ffentlicht. Ungeachtet dessen stellt die abschliessende funktionelle Interpretation der Ergebnisse einen der Engp{\"a}sse in der Analyse von Chip-Daten dar. Die Mehrzahl der Analysemethoden stellt die signifikant regulierten Gene in Listen dar, aus denen in einem weiteren Schritt gemeinsame funktionelle Eigenschaften abgeleitet werden m{\"u}ssen. Dies stellt nicht nur eine arbeitsintensive Arbeit dar, die mit steigender Anzahl an experimentellen Konditionen immer weniger praktikabel wird, sondern ist auch fehleranf{\"a}llig, da diese Auswertung im allgemeinen auf dem visuellen Vergleich von Listen beruht. In der vorliegenden Arbeit wurden Methoden f{\"u}r eine rechnergest{\"u}tzte Auswertung von funktionellen Geneigenschaften entwickelt und validiert. Hierzu wurde die 'Gene Ontology' als Quelle f{\"u}r die Annotationsdaten ausgew{\"a}hlt, da hier die Daten in einem Format gespeichert sind, das sowohl eine leichte menschliche Interaktion sowie die statistische Analyse der Annotationen erm{\"o}glicht. Diese Genannotation wurden als Zusatzinformationen in die Korrespondenzanalyse integriert, welches eine simultane Darstellung von Genen, Hybridisierungen und funktionellen Kategorien in einer Grafik erm{\"o}glicht. Aufgrund der st{\"a}ndig wachsenden Anzahl an verf{\"u}gbaren Annotationen und der Tatsache, daß zwischen den meisten experimentellen Bedingungen nur wenige funktionelle Prozesse differentiell reguliert sind, wurden Filter entwickelt, die die Anzahl der dargestellten Annotationen auf eine im gegebenen experimentellen Kontext relevante Gruppe reduzieren. Die Anwendbarkeit der Visualisierung und der Filter wurde auf Datens{\"a}tzen unterschiedlicher Komplexit{\"a}t getestet: beginnend mit dem gut verstandenen Glukosestoffwechsel im Modellorganismus S. cerevisiae, bis hin zum Vergleich unterschiedlicher Tumortypen im Menschen. In beiden F{\"a}llen generierte die Methode gut zu interpretierende Grafiken, in denen die funktionellen Hauptunterschiede durch die dargestellten Annotationen gut beschrieben werden [90]. W{\"a}hrend die Integration von Annotationsdaten wie GO die funktionelle Interpretation vereinfacht, fehlt die M{\"o}glichkeit zur Identifikation einzelner relevanter Schl{\"u}sselgene. Um eine solche Analyse zu erm{\"o}glichen, wurden Daten zum Vorkommen von Transskriptionsfaktorbindestellen in den 5'-Bereichen von Genen integriert. Auch diese Methode wurde an Datens{\"a}tzen von S. cerevisiae und vergleichenden Studien von humanen Krebszelllinien validiert.In beiden F{\"a}llen konnten Transkriptionsfaktoren identifiziert werden, die f{\"u}r die beobachteten transkriptionellen Unterschiede von entscheidender Bedeutung sind [206]. Zusammenfassend, erm{\"o}glicht die Integration von Zusatzinformationen in die Korrespondenzanalyse eine simultane Visualisierung von Genen, Hybridisierungen und Annotationsdaten in einer einzigen, gut zu interpretierenden Grafik. Dies erlaubt auch in komplexen experimentellen Bedingungen eine intuitive Identifizierung von relevanten Annotationen. Der hier vorgestellte Ansatz, ist nicht auf die gezeigten Datenstrukturen beschr{\"a}nkt, sondern kann auf die Mehrzahl der verf{\"u}gbaren Annotationsdaten angewendet werden.},
  subject      = {Microarray},
  language  = {en}
}
@phdthesis{ReissZimmermann2008,
  author    = {Reiß-Zimmermann, Martin},
  title     = {Entwicklung und Erprobung eines standardisierten Auswerteverfahrens f{\"u}r die Bestimmung der Myokardperfusion mit der MRT},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-34560},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Mit dem hier vorgestellten Untersuchungs- und Auswertealgorithmus konnte die Myokardperfusion weitgehend automatisiert semiquantitativ und quantitativ bestimmt werden. Daf{\"u}r wurden zun{\"a}chst die Bilddaten segmentiert und in Signalintensit{\"a}ts-Zeit-Kurven transferiert. Durch eine Basislinien- und Kontaminationskorrektur wurden Artefakte minimiert. Mit Anwendung des Parallel-Bildgebungs-Verfahrens Auto-SENSE konnte zus{\"a}tzlich eine Erh{\"o}hung der Schichtanzahl erreicht werden. Durch die angewendete Basislinienkorrektur konnten Inhomogenit{\"a}ten verringert werden, welche durch Verwendung einer Oberfl{\"a}chenspule methodenbedingt auftreten. Partialvolumeneffekte, die durch die Morphologie des Herzens insbesondere basis- und spitzennah auftraten, f{\"u}hrten durch eine Mischung aus KM-Anflutung im Myokard und Kontamination aus dem Ventrikellumen zu einer Beeinflussung der Perfusionsergebnisse. Durch die Verwendung der vorgestellten Kontaminationskorrektur konnten diese Artefakte erheblich minimiert werden. Die so errechneten Perfusionswerte korrelierten gut mit den in der Literatur angegebenen Daten, welche sowohl in tierexperimentellen als auch Probanden- und auch Patientenstudien mit unterschiedlichen Modalit{\"a}ten ermittelt wurden. Eine regionale Heterogenit{\"a}t konnte nicht signifikant nachgewiesen werden. Molekular-physiologische Untersuchungen legen zwar nahe, dass es diese Heterogenit{\"a}t gibt, die regionale Verteilung der Perfusion wird jedoch kontrovers und noch keinesfalls abschließend in der Literatur diskutiert. Durch Anwendung von Auto-SENSE konnte mit einer Erh{\"o}hung der Schichtanzahl bei gleichbleibender Schichtdicke das gesamte linksventrikul{\"a}re Myokard untersucht werden. Trotz verringertem SNR waren die Ergebnisse vergleichbar mit der konventionellen Turbo-FLASH-Technik. Ob das Potential der Parallelbildgebung f{\"u}r eine Abdeckung des gesamten Herzens oder f{\"u}r eine h{\"o}here Aufl{\"o}sung von 3-4 Schichten pro Untersuchungen genutzt werden soll, ist in der aktuellen Literatur noch Gegenstand der Diskussion. Die hochaufgel{\"o}sten Untersuchungen scheinen jedoch derzeit vorteilhafter aufgrund geringerer Partialvolumeneffekte sowie der besseren Beurteilbarkeit einer subendokardialen Zone und eines transmuralen Perfusionsgradienten. Die MR-Perfusionsbildgebung ist ein aktives und rasch wachsendes Gebiet innerhalb der kardialen Bildgebung mit großem Entwicklungspotential. Durch Einbindung in ein umfassendes Herz-MR-Untersuchungsprotokoll (z.B. Morphologie, Kinetik, evtl. MR-Koronarangiographie) ist in einem Untersuchungsgang eine umfassende Diagnostik bei Patienten mit Verdacht auf KHK m{\"o}glich.},
  subject      = {NMR-Tomographie},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Blenk2007,
  author    = {Blenk, Steffen},
  title     = {Bioinformatical analysis of B-cell lymphomas},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-27421},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2007},
  abstract  = {Background: The frequency of the most observed cancer, Non Hodgkin Lymphoma (NHL), is further rising. Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is the most common of the NHLs. There are two subgroups of DLBCL with different gene expression patterns: ABC ("Activated B-like DLBCL") and GCB ("Germinal Center B-like DLBCL"). Without therapy the patients often die within a few months, the ABC type exhibits the more aggressive behaviour. A further B-cell lymphoma is the Mantle cell lymphoma (MCL). It is rare and shows very poor prognosis. There is no cure yet. Methods: In this project these B-cell lymphomas were examined with methods from bioinformatics, to find new characteristics or undiscovered events on the molecular level. This would improve understanding and therapy of lymphomas. For this purpose we used survival, gene expression and comparative genomic hybridization (CGH) data. In some clinical studies, you get large data sets, from which one can reveal yet unknown trends. Results (MCL): The published proliferation signature correlates directly with survival. Exploratory analyses of gene expression and CGH data of MCL samples (n=71) revealed a valid grouping according to the median of the proliferation signature values. The second axis of correspondence analysis distinguishes between good and bad prognosis. Statistical testing (moderate t-test, Wilcoxon rank-sum test) showed differences in the cell cycle and delivered a network of kinases, which are responsible for the difference between good and bad prognosis. A set of seven genes (CENPE, CDC20, HPRT1, CDC2, BIRC5, ASPM, IGF2BP3) predicted, similarly well, survival patterns as proliferation signature with 20 genes. Furthermore, some bands could be associated with prognosis in the explorative analysis (chromosome 9: 9p24, 9p23, 9p22, 9p21, 9q33 and 9q34). Results (DLBCL): New normalization of gene expression data of DLBCL patients revealed better separation of risk groups by the 2002 published signature based predictor. We could achieve, similarly well, a separation with six genes. Exploratory analysis of gene expression data could confirm the subgroups ABC and GCB. We recognized a clear difference in early and late cell cycle stages of cell cycle genes, which can separate ABC and GCB. Classical lymphoma and best separating genes form a network, which can classify and explain the ABC and GCB groups. Together with gene sets which identify ABC and GCB we get a network, which can classify and explain the ABC and GCB groups (ASB13, BCL2, BCL6, BCL7A, CCND2, COL3A1, CTGF, FN1, FOXP1, IGHM, IRF4, LMO2, LRMP, MAPK10, MME, MYBL1, NEIL1 and SH3BP5; Altogether these findings are useful for diagnosis, prognosis and therapy (cytostatic drugs).},
  subject      = {Bioinformatik},
  language  = {en}
}