@phdthesis{Karl2016,
  author    = {Karl, Stefan},
  title     = {Control Centrality in Non-Linear Biological Networks},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-150838},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2016},
  abstract  = {Biological systems such as cells or whole organisms are governed by complex regulatory networks of transcription factors, hormones and other regulators which determine the behavior of the system depending on internal and external stimuli. In mathematical models of these networks, genes are represented by interacting "nodes" whose "value" represents the activity of the gene. Control processes in these regulatory networks are challenging to elucidate and quantify. Previous control centrality metrics, which aim to mathematically capture the ability of individual nodes to control biological systems, have been found to suffer from problems regarding biological plausibility. This thesis presents a new approach to control centrality in biological networks. Three types of network control are distinguished: Total control centrality quantifies the impact of gene mutations and identifies potential pharmacological targets such as genes involved in oncogenesis (e.g. zinc finger protein GLI2 or bone morphogenetic proteins in chondrocytes). Dynamic control centrality describes relaying functions as observed in signaling cascades (e.g control in mouse colon stem cells). Value control centrality measures the direct influence of the value of the node on the network (e.g. Indian hedgehog as an essential regulator of proliferation in chondrocytes). Well-defined network manipulations define all three centralities not only for nodes, but also for the interactions between them, enabling detailed insights into network pathways. The calculation of the new metrics is made possible by substantial computational improvements in the simulation algorithms for several widely used mathematical modeling paradigms for genetic regulatory networks, which are implemented in the regulatory network simulation framework Jimena created for this thesis. Applying the new metrics to biological networks and artificial random networks shows how these mathematical concepts correspond to experimentally verified gene functions and signaling pathways in immunity and cell differentiation. In contrast to controversial previous results even from the Barab{\´a}si group, all results indicate that the ability to control biological networks resides in only few driver nodes characterized by a high number of connections to the rest of the network. Autoregulatory loops strongly increase the controllability of the network, i.e. its ability to control itself, and biological networks are characterized by high controllability in conjunction with high robustness against mutations, a combination that can be achieved best in sparsely connected networks with densities (i.e. connections to nodes ratios) around 2.0 - 3.0. The new concepts are thus considerably narrowing the gap between network science and biology and can be used in various areas such as system modeling, plausibility trials and system analyses. Medical applications discussed in this thesis include the search for oncogenes and pharmacological targets, as well their functional characterization.},
  subject      = {Bioinformatik},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Duennes2016,
  author    = {D{\"u}nnes, Sarah},
  title     = {Einfluss der NO-sensitiven Guanylyl-Cyclase auf den cGMP/cAMP-Crosstalk und die Steifigkeit der murinen Aorta},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-141479},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2016},
  abstract  = {Die NO/cGMP-vermittelte Signalkaskade ist im vaskul{\"a}ren System entscheidend an der Regulation des Blutdrucks beteiligt. Innerhalb der Kaskade nimmt die NO-sensitive Guanylyl-Cyclase (NO-GC) eine Schl{\"u}sselfunktion als wichtigster Rezeptor f{\"u}r das Signalmolek{\"u}l Stickstoffmonoxids (NO) ein. NO wird endogen von verschiedenen Isoformen der NO Synthase produziert. Die Bindung von NO an die NO GC f{\"u}hrt zur Produktion des sekund{\"a}ren Botenstoffs cyclisches Guanosinmonophosphat (cGMP). Dieser Botenstoff aktiviert verschiedene Effektor-Molek{\"u}le und bewirkt letztlich eine Relaxation der glatten Muskulatur. Ein weiterer sekund{\"a}rer Botenstoff, das Signalmolek{\"u}l cyclisches Adenosinmonophosphat (cAMP), ist ebenfalls an der Regulation des Tonus der glatten Muskulatur und dadurch an der Blutdruckregulation beteiligt. Unterschiedliche Phosphodiesterasen (PDE) bauen die sekund{\"a}ren Botenstoffe ab und beenden dadurch die Signalkaskaden. Die PDE3 spielt hierbei eine besondere Rolle, da sie eine gemischte Substratspezifit{\"a}t besitzt. Um den Einfluss der NO-GC auf das kardiovaskul{\"a}re System zu untersuchen, wurden NO-GC Knockout(KO)-M{\"a}use mit globaler (GCKO) oder Glattmuskel-spezifischer (SMC-GCKO) Deletion der NO-GC generiert. Um das Zusammenspiel von cAMP und cGMP n{\"a}her zu beleuchten, wurde im ersten Teil dieser Arbeit die PDE3 genauer untersucht. Im Gef{\"a}ßsystem wird lediglich die PDE3A und nicht die PDE3B exprimiert. Die Aorten von GCKO- und SMC-GCKO-Tieren reagieren sensitiver auf PDE3A-Blockade als die Kontroll-Tiere. Auch die akute Blockade der NO-GC f{\"u}hrt zu diesem Sensitivit{\"a}tseffekt. Die PDE3A ist in Folge der NO-GC-Deletion sowohl in ihrer Expression, als auch ihrer Aktivit{\"a}t um die H{\"a}lfte reduziert. Dies dient vermutlich kompensatorisch dazu, das cAMP-Signal weitgehend zu erhalten und so eine cAMP-induzierte Relaxation der Gef{\"a}ße zu gew{\"a}hrleisten. Ohne R{\"u}ckkopplung zwischen den beiden Signalwegen k{\"a}me es vermutlich zu weiteren negativen Konsequenzen f{\"u}r das Herz-Kreislaufsystem. Diese Daten weisen auf eine direkte Regulation der PDE3 in glatten Muskelzellen durch die NO/cGMP-Signalkaskade und einen PDE3-vermittelten cAMP/cGMP-Crosstalk hin. Der genaue Mechanismus dieser Expressionsregulation ist noch unklar. Denkbar w{\"a}re eine cGMP-vermittelte Transkriptionsregulation oder eine Modulation der Translation der PDE3A. Der Verlust der NO-GC f{\"u}hrt in GCKO- und SMC-GCKO-M{\"a}usen zu einem erh{\"o}hten systolischen Blutdruck von ~30 mmHg. Bei der Entwicklung der arteriellen Hypertonie k{\"o}nnte eine erh{\"o}hte Aortensteifigkeit beteiligt sein, die im zweiten Teil dieser Arbeit n{\"a}her untersucht wurde. In GCKO-M{\"a}usen ist die aortale Steifigkeit und daraus resultierend die Pulswellengeschwindigkeit (PWV) deutlich erh{\"o}ht. Die Steigerung der PWV wird in den GCKO-Tieren zus{\"a}tzlich durch den verminderten Aorten-Durchmesser bedingt. Außerdem weisen die Aorten dieser Tiere eine ver{\"a}nderte Wandstruktur auf, die zu einer Verminderung der aortalen Windkesselfunktion f{\"u}hrt. Diese Ver{\"a}nderungen k{\"o}nnten die Blutdruckerh{\"o}hung in GCKO-M{\"a}usen erkl{\"a}ren. In SMC-GCKO-Tieren tritt keine dieser Gef{\"a}ß-Modifikationen auf. Eine Aortensteifigkeit als m{\"o}gliche Ursache f{\"u}r den erh{\"o}hten systolischen Blutdruck in den SMC-GCKO-Tieren kann somit ausgeschlossen werden. Zur Aufkl{\"a}rung m{\"u}ssen weitere Versuche zum Aufbau der Gef{\"a}ßw{\"a}nde und zur Bestimmung des peripheren Widerstands gemacht werden. Auch der Einfluss anderer Zelltypen, wie z.B. Perizyten oder Fibroblasten, auf die Blutdruckregulation sollte untersucht werden.},
  subject      = {Knock-Out <Molekulargenetik>},
  language  = {de}
}