@article{ShityakovDandekarFoerster2015,
  author    = {Shityakov, Sergey and Dandekar, Thomas and F{\"o}rster, Carola},
  title     = {Gene expression profiles and protein-protein interaction network analysis in AIDS patients with HIV-associated encephalitis and dementia},
  series = {HIV/AIDS: Research and Palliative Care},
  volume    = {7},
  journal   = {HIV/AIDS: Research and Palliative Care},
  doi       = {10.2147/HIV.S88438},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-149494},
  pages     = {265-276},
  year      = {2015},
  abstract  = {Central nervous system dysfunction is an important cause of morbidity and mortality in patients with human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) infection and acquired immunodeficiency virus syndrome (AIDS). Patients with AIDS are usually affected by HIV-associated encephalitis (HIVE) with viral replication limited to cells of monocyte origin. To examine the molecular mechanisms underlying HIVE-induced dementia, the GSE4755 Affymetrix data were obtained from the Gene Expression Omnibus database and the differentially expressed genes (DEGs) between the samples from AIDS patients with and without apparent features of HIVE-induced dementia were identified. In addition, protein-protein interaction networks were constructed by mapping DEGs into protein-protein interaction data to identify the pathways that these DEGs are involved in. The results revealed that the expression of 1,528 DEGs is mainly involved in the immune response, regulation of cell proliferation, cellular response to inflammation, signal transduction, and viral replication cycle. Heat-shock protein alpha, class A member 1 (HSP90AA1), and fibronectin 1 were detected as hub nodes with degree values >130. In conclusion, the results indicate that HSP90A and fibronectin 1 play important roles in HIVE pathogenesis.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Krueger2012,
  author    = {Kr{\"u}ger, Beate},
  title     = {Integration und Kombination bioinformatischer Methoden in Biotechnologie, synthetischer Biologie und Pharmaindustrie},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-70702},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2012},
  abstract  = {Die Bioinformatik ist eine interdisziplin{\"a}re Wissenschaft, welche Probleme aus allen Lebenswissenschaften mit Hilfe computergest{\"u}tzter Methoden bearbeitet. Ihr Ziel ist es, die Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen zu erm{\"o}glichen. Zudem unterst{\"u}tzt sie den Designprozess von Experimenten in der Synthetischen Biologie. Die synthetische Biologie besch{\"a}ftigt sich mit der Generierung neuer Komponenten und deren Eigenschaften, welche durch die Behandlung und Manipulation lebender Organismen oder Teilen daraus entstehen. Ein besonders interessantes Themengebiet hierbei sind Zweikomponenten-Systeme (Two-Component System, TCS). TCS sind wichtige Signalkaskaden in Bakterien, welche in der Lage sind Informationen aus der Umgebung in eine Zelle zu {\"u}bertragen und darauf zu reagieren. Die vorliegende Dissertation besch{\"a}ftigt sich mit der Beurteilung, Nutzung und Weiterentwicklung von bioinformatischen Methoden zur Untersuchung von Proteininteraktionen und biologischen Systemen. Der wissenschaftliche Beitrag der vorliegenden Arbeit kann in drei Aspekte unterteilt werden: - Untersuchung und Beurteilung von bioinformatischen Methoden und Weiterf{\"u}hrung der Ergebnisse aus der vorhergehenden Diplomarbeit zum Thema Protein-Protein-Interaktionsvorhersagen. - Analyse genereller evolution{\"a}rer Modifikationsm{\"o}glichkeiten von TCS sowie deren Design und spezifische Unterschiede. - Abstraktion bzw. Transfer der gewonnenen Erkenntnisse auf technische und biologische Zusammenh{\"a}nge. Mit dem Ziel das Design neuer Experimente in der synthetischen Biologie zu vereinfachen und die Vergleichbarkeit von technischen und biologischen Prozessen sowie zwischen Organismen zu erm{\"o}glichen. Das Ergebnis der durchgef{\"u}hrten Studie zeigte, dass Zweikomponenten-Systeme in ihrem Aufbau sehr konserviert sind. Nichtsdestotrotz konnten viele spezifische Eigenschaften und drei generelle Modifikationsm{\"o}glichkeiten entdeckt werden. Die Untersuchungen erm{\"o}glichten die Identifikation neuer Promotorstellen, erlaubten aber auch die Beschreibung der Beschaffenheit unterschiedlicher Signalbindestellen. Zudem konnten bisher fehlende Komponenten aus TCS entdeckt werden, ebenso wie neue divergierte TCS-Dom{\"a}nen im Organismus Mycoplasma. Eine Kombination aus technischen Ans{\"a}tzen und synthetischer Biologie vereinfachte die gezielte Manipulation von TCS oder anderen modularen Systemen. Die Etablierung der vorgestellten zweistufigen Modul-Klassifikation erm{\"o}glichte eine effizientere Analyse modular aufgebauter Prozesse und erlaubte somit das molekulare Design synthetischer, biologischer Anwendungen. Zur einfachen Nutzung dieses Ansatzes wurde eine frei zug{\"a}ngliche Software GoSynthetic entwickelt. Konkrete Beispiele demonstrierten die praktische Anwendbarkeit dieser Analysesoftware. Die vorgestellte Klassifikation der synthetisch-biologischen und technischen Einheiten soll die Planung zuk{\"u}nftiger Designexperimente vereinfachen und neue Wege f{\"u}r sinnverwandte Bereiche aufzeigen. Es ist nicht die Hauptaufgabe der Bioinformatik, Experimente zu ersetzen, sondern resultierende große Datenmengen sinnvoll und effizient auszuwerten. Daraus sollen neue Ideen f{\"u}r weitere Analysen und alternative Anwendungen gewonnen werden, um fehlerhafte oder falsche Ans{\"a}tze fr{\"u}hzeitig zu erkennen. Die Bioinformatik bietet moderne, technische Verfahren, um vertraute, aber oft m{\"u}hsame experimentelle Wege durch neue, vielversprechende Ans{\"a}tze zur Datenstrukturierung und Auswertung großer Datenmengen zu erg{\"a}nzen. Neue Sichtweisen werden durch die Erleichterung des Testprozederes gef{\"o}rdert. Die resultierende Zeitersparnis f{\"u}hrt zudem zu einer Kostenreduktion.},
  subject      = {Biotechnologie},
  language  = {de}
}