13132
2012
eng
e34796
4
7
article
1
2016-04-05
--
--
A Critical Evaluation of Network and Pathway-Based Classifiers for Outcome Prediction in Breast Cancer
Recently, several classifiers that combine primary tumor data, like gene expression data, and secondary data sources, such as protein-protein interaction networks, have been proposed for predicting outcome in breast cancer. In these approaches, new composite features are typically constructed by aggregating the expression levels of several genes. The secondary data sources are employed to guide this aggregation. Although many studies claim that these approaches improve classification performance over single genes classifiers, the gain in performance is difficult to assess. This stems mainly from the fact that different breast cancer data sets and validation procedures are employed to assess the performance. Here we address these issues by employing a large cohort of six breast cancer data sets as benchmark set and by performing an unbiased evaluation of the classification accuracies of the different approaches. Contrary to previous claims, we find that composite feature classifiers do not outperform simple single genes classifiers. We investigate the effect of (1) the number of selected features; (2) the specific gene set from which features are selected; (3) the size of the training set and (4) the heterogeneity of the data set on the performance of composite feature and single genes classifiers. Strikingly, we find that randomization of secondary data sources, which destroys all biological information in these sources, does not result in a deterioration in performance of composite feature classifiers. Finally, we show that when a proper correction for gene set size is performed, the stability of single genes sets is similar to the stability of composite feature sets. Based on these results there is currently no reason to prefer prognostic classifiers based on composite features over single genes classifiers for predicting outcome in breast cancer.
PLoS One
10.1371/journal.pone.0034796
urn:nbn:de:bvb:20-opus-131323
PLoS ONE 7(4): e34796. doi:10.1371/journal.pone.0034796
Christine Staiger
Sidney Cadot
Raul Kooter
Marcus Dittrich
Tobias Müller
Gunnar W. Klau
Lodewyk F. A. Wessels
eng
uncontrolled
modules
eng
uncontrolled
protein-interaction networks
eng
uncontrolled
expression signature
eng
uncontrolled
classification
eng
uncontrolled
set
eng
uncontrolled
metastasis
eng
uncontrolled
stability
eng
uncontrolled
survival
eng
uncontrolled
database
eng
uncontrolled
markers
Datenverarbeitung; Informatik
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/13132/Staiger_PlosOne.pdf
13066
2012
eng
e37296
5
7
article
1
2016-03-24
--
--
A Quantitative 3D Motility Analysis of Trypanosoma brucei by Use of Digital In-line Holographic Microscopy
We present a quantitative 3D analysis of the motility of the blood parasite Trypanosoma brucei. Digital in-line holographic microscopy has been used to track single cells with high temporal and spatial accuracy to obtain quantitative data on their behavior. Comparing bloodstream form and insect form trypanosomes as well as mutant and wildtype cells under varying external conditions we were able to derive a general two-state-run-and-tumble-model for trypanosome motility. Differences in the motility of distinct strains indicate that adaption of the trypanosomes to their natural environments involves a change in their mode of swimming.
PLoS One
10.1371/journal.pone.0037296
urn:nbn:de:bvb:20-opus-130666
PLoS ONE 7(5): e37296. doi:10.1371/journal.pone.0037296
Sebastian Weiße
Niko Heddergott
Matthias Heydt
Daniel Pflästerer
Timo Maier
Tamas Haraszti
Michael Grunze
Markus Engstler
Axel Rosenhahn
eng
uncontrolled
african trypanosomes
eng
uncontrolled
actin cortex
eng
uncontrolled
flagellum
eng
uncontrolled
tracking
eng
uncontrolled
surface
eng
uncontrolled
models
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/13066/journal.pone.0037296.pdf
12728
2012
eng
463-474
5
3
article
1
2016-02-17
--
--
A truncated lamin A in the Lmna\(^{−/−}\) mouse line: Implications for the understanding of laminopathies
During recent years a number of severe clinical syndromes, collectively termed laminopathies, turned out to be caused by various, distinct mutations in the human LMNA gene. Arising from this, remarkable progress has been made to unravel the molecular pathophysiology underlying these disorders. A great benefit in this context was the generation of an A-type lamin deficient mouse line (Lmna\(^{−/−}\)) by Sullivan and others,1 which has become one of the most frequently used models in the field and provided profound insights to many different aspects of A-type lamin function. Here, we report the unexpected finding that these mice express a truncated Lmna gene product on both transcriptional and protein level. Combining different approaches including mass spectrometry, we precisely define this product as a C-terminally truncated lamin A mutant that lacks domains important for protein interactions and post-translational processing. Based on our findings we discuss implications for the interpretation of previous studies using Lmna\(^{−/−}\) mice and the concept of human laminopathies.
Nucleus
10.4161/nucl.21676
urn:nbn:de:bvb:20-opus-127281
Nucleus 3:5, 463-474; doi:10.4161/nucl.21676
Daniel Jahn
Sabine Schramm
Martina Schnölzer
Clemens J. Heilmann
Chris G. de Koster
Wolfgang Schütz
Ricardo Benavente
Manfred Alsheimer
eng
uncontrolled
nuclear organization
eng
uncontrolled
A-type lamins
eng
uncontrolled
LMNA mutations
eng
uncontrolled
laminopathies
eng
uncontrolled
nuclear envelope
eng
uncontrolled
nuclear lamina
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12728/Jahn_nucl.21676.pdf
7187
2012
eng
doctoralthesis
1
2012-11-29
--
2012-11-28
An Integrated Knowledgebase and Network Analysis Applied on Platelets and Other Cell Types
Integrierte Datenbank und Netzwerkanalysen zur Untersuchung von Blutplättchen und anderen Zelltypen
Systems biology looks for emergent system effects from large scale assemblies of molecules and data, for instance in the human platelets. However, the computational efforts in all steps before such insights are possible can hardly be under estimated. In practice this involves numerous programming tasks, the establishment of new database systems but as well their maintenance, curation and data validation. Furthermore, network insights are only possible if strong algorithms decipher the interactions, decoding the hidden system effects. This thesis and my work are all about these challenges. To answer this requirement, an integrated platelet network, PlateletWeb, was assembled from different sources and further analyzed for signaling in a systems biological manner including multilevel data integration and visualization. PlateletWeb is an integrated network database and was established by combining the data from recent platelet proteome and transcriptome (SAGE) studies. The information on protein-protein interactions and kinase-substrate relationships extracted from bioinformatical databases as well as published literature were added to this resource. Moreover, the mass spectrometry-based platelet phosphoproteome was combined with site-specific phosphorylation/ dephosphorylation information and then enhanced with data from Phosphosite and complemented by bioinformatical sequence analysis for site-specific kinase predictions. The number of catalogued platelet proteins was increased by over 80% as compared to the previous version. The integration of annotations on kinases, protein domains, transmembrane regions, Gene Ontology, disease associations and drug targets provides ample functional tools for platelet signaling analysis. The PlateletWeb resource provides a novel systems biological workbench for the analysis of platelet signaling in the functional context of protein networks. By comprehensive exploration, over 15000 phosphorylation sites were found, out of which 2500 have the corresponding kinase associations. The network motifs were also investigated in this anucleate cell and characterize signaling modules based on integrated information on phosphorylation and protein-protein interactions. Furthermore, many algorithmic approaches have been introduced, including an exact approach (heinz) based on integer linear programming. At the same time, the concept of semantic similarities between two genes using Gene Ontology (GO) annotations has become an important basis for many analytical approaches in bioinformatics. Assuming that a higher number of semantically similar gene functional annotations reflect biologically more relevant interactions, an edge score was devised for functional network analysis. Bringing these two approaches together, the edge score, based on the GO similarity, and the node score, based on the expression of the proteins in the analyzed cell type (e.g. data from proteomic studies), the functional module as a maximum-scoring sub network in large protein-protein interaction networks was identified. This method was applied to various proteome datasets (different types of blood cells, embryonic stem cells) to identify protein modules that functionally characterize the respective cell type. This scalable method allows a smooth integration of data from various sources and retrieves biologically relevant signaling modules.
Systembiologie sucht nach Systemeffekten in großflächigen Anordnungen von Molekülen und Daten, beispielsweise in menschlichen Blutplättchen. Allerdings kann der Rechenaufwand in den Schritten, die für solche Einsichten nötig sind, kaum unterschätzt werden. In der Praxis umfasst dies zahlreiche Programmieraufgaben, die Einrichtung neuer Datenbanksysteme, sowie deren Wartung, aber auch die Pflege und Validierung der vorgehaltenen Daten. Zudem sind Netzwerkeinsichten nur möglich, wenn effiziente und gute Algorithmen für versteckte Systemeffekte oder auch codierende Wechselwirkungen entschlüsseln. Diese Dissertation und meine Arbeit sind auf diese Herausforderungen konzentriert. Um diese Anforderung zu erfüllen, wurde ein integriertes Thrombozytennetzwerk, PlateletWeb, aus verschiedenen Quellen zusammengestellt und weiterhin auf Signalverarbeitung und –weitergabe einschließlich mehrstufiger Datenintegration und Visualisierung systembiologisch analysiert. PlateletWeb ist eine integrierte Netzwerkdatenbank, die durch die Kombination von Daten aus den neuesten Thrombozyten Proteom und Transkriptom (SAGE) Studien etabliert wurde. Information über Protein-Protein-Wechselwirkungen und Kinase-Substrat-Paaren wurde aus bioinformatischen Datenbanken hinzugefügt, extrahierte Daten aus der veröffentlichten Literatur ergänzten dies weiter. Darüber hinaus wurde das Blutplättchen-Phosphoproteom aufgrund von Daten aus der Massenspektroskopie mit ortsspezifischen Phosphorylierungs-/ Dephosphorylierungsdaten kombiniert. Ergänzt wurde dies um Daten aus der Datenbank Phosphosite und durch bioinformatische Sequenzanalyse unter Nutzung ortsspezifischer Kinasevorhersagen. Die Zahl der katalogisierten Thrombozytenproteine wurde im Vergleich mit der Vorversion von 2008 um mehr als 80% erhöht (beinahe Verdoppelung der Daten, insbesondere aber neue, zusätzliche Datenkategorien, z.B. über Pharmaka, Phosphorylierung, Gen-Ontologie, daneben auch weitere Validierung und Pflege der vorhandenen Daten). Die neue Integration von Annotationen für Kinasen, Proteindomänen, Transmembranregionen, Gene Ontology, Krankheitsbezüge und Azneimittelziele bietet neue, mächtige Werkzeuge für die funktionelle und systembiologische Analyse von Thrombozytensignalwegen. Die PlateletWeb Datenbank liefert eine neuartige systembiologische Werkbank zur Analyse von medizinisch relevanten Blutplättchensignalen (z.B. Plättchenaktivierung bei Thrombose, Hämostase etc.) im funktionellen Zusammenhang von Proteinnetzwerken. Durch umfassende Untersuchungen wurden über 15000 Phosphorylierungsstellen identifiziert, von denen 2500 einer Kinase zugeordnet werden konnten. Netzwerkmotive wurden auch in diesen Zellen ohne Zellkern untersucht und neue und interessante Signalmodule charakterisiert. Dies war nur durch die integrierte Information über Phosphorylierung und Protein-Protein-Wechselwirkungen möglich. Darüber hinaus wurden zahlreiche algorithmische Ansätze verwand, darunter ein exakter Ansatz zur Bayesschen Analyse von Interaktionsnetzwerken (Heinz) basierend auf linearer Integer-Programmierung. Gleichzeitig hat sich unser Konzept der semantischen Ähnlichkeiten zwischen zwei Genen basiert auf Gene Ontology (GO) Annotationen etabliert und ist eine wichtige Grundlage für viele analytische Ansätze in der Bioinformatik geworden. Unter der Annahme, dass eine höhere Anzahl von semantisch ähnlichen funktionellen Genannotationen biologisch relevantere Interaktionen reflektieren, wurde eine Bewertung der Kanten für funktionelle Netzwerkanalyse entwickelt. Die Kombination beider Ansäte, die Kantenbewertung, basierend auf der GO-Ähnlichkeit und die Netzknotenbewertung bezogen auf die Expression der Proteine ermöglichte in den analysierten Zelltypen (unter Nutzung von Daten z.B. aus Proteomstudien) die Identifizierung funktioneller Module als maximal bewertete Subnetzwerke in großen Proteinnetzwerken. Dieses Verfahren wurde an verschiedenen Proteomdatensätzen getestet (verschiedene Arten von Blutzellen, embryonale Stammzellen), um Proteinmodule zu identifizieren, die funktionell den jeweiligen Zelltyp charakterisieren. Weitere Ansätze der Methode erfassen die Analyse von quantitativen Phosphoproteom-Daten zur Identifizierung des Signalflusses in einem Kinase-Substrat Netzwerk. Diese skalierbaren Ansätze ermöglichen eine reibungslose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und liefern biologisch relevante Signalmodule.
7403
urn:nbn:de:bvb:20-opus-85730
X 124298
Deutsches Urheberrecht
Jaya Santosh Chakravarthy Nilla
deu
swd
Systembiologie
deu
swd
Netzwerkanalyse
deu
swd
Thrombozyt
eng
uncontrolled
Integrated Knowledgebase
eng
uncontrolled
Network Analysis
eng
uncontrolled
Platelets
deu
uncontrolled
Integrierte Datenbank
deu
uncontrolled
Blutplättchen
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/7187/Nilla_Dissertation.pdf
12375
2012
eng
287-302
6
article
1
2015-12-22
--
--
Analyzing Thiol-Dependent Redox Networks in the Presence of Methylene Blue and Other Antimalarial Agents with RT-PCR-Supported in silico Modeling
BACKGROUND: In the face of growing resistance in malaria parasites to drugs, pharmacological combination therapies are important. There is accumulating evidence that methylene blue (MB) is an effective drug against malaria. Here we explore the biological effects of both MB alone and in combination therapy using modeling and experimental data.
RESULTS: We built a model of the central metabolic pathways in P. falciparum. Metabolic flux modes and their changes under MB were calculated by integrating experimental data (RT-PCR data on mRNAs for redox enzymes) as constraints and results from the YANA software package for metabolic pathway calculations. Several different lines of MB attack on Plasmodium redox defense were identified by analysis of the network effects. Next, chloroquine resistance based on pfmdr/and pfcrt transporters, as well as pyrimethamine/sulfadoxine resistance (by mutations in DHF/DHPS), were modeled in silico. Further modeling shows that MB has a favorable synergism on antimalarial network effects with these commonly used antimalarial drugs.
CONCLUSIONS: Theoretical and experimental results support that methylene blue should, because of its resistance-breaking potential, be further tested as a key component in drug combination therapy efforts in holoendemic areas.
Bioinformatics and Biology Insights
10.4137/BBI.S10193
PMC3516044
urn:nbn:de:bvb:20-opus-123751
This is an open access article. Unrestricted non-commercial use is permitted provided the original work is properly cited.
Bioinformatics and Biology Insights 2012:6 287–302. doi: 10.4137/BBI.S10193
J. Zirkel
A. Cecil
F. Schäfer
S. Rahlfs
A. Ouedraogo
K. Xiao
S. Sawadogo
B. Coulibaly
K. Becker
T. Dandekar
eng
uncontrolled
methylene blue
eng
uncontrolled
malaria
eng
uncontrolled
elementary mode analysis
eng
uncontrolled
drug
eng
uncontrolled
resistance
eng
uncontrolled
combination therapy
eng
uncontrolled
pathway
eng
uncontrolled
metabolic flux
Datenverarbeitung; Informatik
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12375/f_3443-BBI-Analyzing-Thiol-Dependent-Redox-Networks-in-the-Presence-of-Methylene-.pdf_4656.pdf
6864
2012
deu
doctoralthesis
1
2013-11-18
--
2012-10-17
Antigenerkennung bei autoaggressiven Lymphozyten
Antigen recognition of autoaggressive lymphocytes
Millionen Menschen weltweit leiden an den verschiedensten Autoimmunerkrankungen. Diese Krankheiten entstehen, wenn das Immunsystem gesundes körpereigenes Gewebe angreift und zerstört. An der Pathogenese sind sowohl Komponenten des angeborenen Immunsystems als auch Bestandteile des adaptiven Immunsystems, wie Lymphozyten und Antikörper, beteiligt. Da die Ursachen und molekularen Mechanismen der Pathogenese dieser Erkrankungen bis heute weitgehend unbekannt sind, wurden in dieser Arbeit autoaggressive Lymphozyten bei den humanen Autoimmunerkrankungen Polymyositis und Multiple Sklerose näher untersucht. Die Polymyositis ist eine chronisch entzündliche Erkrankung der Skelettmuskulatur. Die Muskelfasern werden dabei von zytotoxischen CD8+ gd-T-Lymphozyten infiltriert, attackiert und schließlich zerstört. In einem seltenen Fall der Polymyositis wurden die Muskelzellen hingegen in ähnlicher Weise von CD8- gd-T-Lymphozyten angegriffen. Die gd-T-Lymphozyten waren monoklonal expandiert und ihr Rezeptor, im Folgenden als M88 bezeichnet, wurde als Vg1.3+Vd2+ identifiziert. Frühere Untersuchungen der Antigenspezifität dieser Zellen zeigten, dass M88 mehrere funktionell und strukturell verschiedene Proteine aus unterschiedlichen Spezies erkennt. Die Bindung erfolgt spezifisch durch die Antigenerkennungsregionen beider Rezeptorketten von M88. In dieser Arbeit wurden verschiedene bakterielle und humane Proteine des Translationsapparates als Antigene von M88 identifiziert. Weitere ausführliche Untersuchungen eines paradigmatischen bakteriellen Antigens, dem Translationsinitiationsfaktor EcIF1, zeigten, dass M88 an Oberflächen-exponierte Konformationsepitope von Proteinen bindet. Interessanterweise erkennt M88 mehrere humane Aminoacyl-tRNA-Synthetasen, Antigene, die in anderen Formen der Myositis von Autoantikörpern angegriffen werden. Diese Beobachtung ergibt eine bemerkenswerte Verbindung zwischen T-Zell- und Antikörper-vermittelten B-Zell-Antworten bei der autoimmunen Myositis. Bei der Multiplen Sklerose ist das zentrale Nervensystem betroffen. Autoaggressive Lymphozyten greifen die Myelinschicht der Nervenzellen im Gehirn und Rückenmark an und zerstören sie. Im Liquor cerebrospinalis von Patienten lassen sich klonal expandierte und affinitätsgereifte B-Zellen sowie „oligoklonale Banden“ (OKB) Antikörper nachweisen. Obwohl diese Merkmale auf eine Antigen-induzierte Immunantwort hindeuten, sind die zugrundeliegenden Antigene und die Rolle der OKB bei der Pathogenese bis heute unbekannt. In dieser Arbeit wurde die Antigenspezifität von fünf IgG OKB-Antikörpern aus drei Patienten untersucht. Durch verschiedene proteinbiochemische Methoden konnten intrazelluläre Kandidatenantigene identifiziert werden. Interessanterweise sind darunter mehrere nukleäre Proteine, die an der Transkriptionsregulation oder der RNA-Prozessierung beteiligt sind. Reaktivitäten gegen intrazelluläre Antigene treten auch bei anderen Autoimmunerkrankungen, wie beispielsweise dem systemischen Lupus erythematodes, auf. Diese Ergebnisse könnten auf einen allgemeinen Mechanismus der Entstehung und Funktion von Autoantikörpern bei diesen humanen Autoimmunerkrankungen hindeuten.
Millions of people worldwide suffer from various autoimmune diseases. These disorders occur if the immune system reacts to and destroys healthy body tissue. Pathogenesis is mediated by components of the innate immune system as well as by constituents of the adaptive immune system, like lymphocytes and antibodies. However, the origin and molecular mechanisms of these diseases remain still largely unknown. Therefore we investigated the role of autoaggressive lymphocytes in the human autoimmune diseases polymyositis and multiple sclerosis. Polymyositis is a chronically inflammatory disease of the skeletal muscles. Cytotoxic CD8+ gd-T lymphocytes invade, attack and finally destroy muscle fibers. However, in a rare variant of polymyositis, muscle fibers are similarly attacked by CD8- gd-T lymphocytes. These gd-T lymphocytes were monoclonally expanded and their receptor, termed M88, was identified as Vg1.3+Vd2+. Previous investigations of the antigen specificity of these cells revealed that M88 recognizes several structurally and functionally different proteins from various species. This recognition is specifically mediated by the antigen recognition sites of both receptor chains of M88. In this work we have identified different bacterial and human proteins of the translation apparatus as antigens of M88. Further detailed investigations of one paradigmatic bacterial antigen, the translation initiation factor EcIF1, have shown that M88 binds to surface-exposed conformational protein epitopes. Interestingly, M88 recognizes several human aminoacyl-tRNA-synthetases. These antigens have been described to be also targeted by autoantibodies in other forms of myositis. This observation reveals a remarkable link between T cell and antibody-mediated B cell responses in autoimmune myositis. In multiple sclerosis the central nervous system is affected. Autoaggressive lymphocytes attack and destroy the myelin sheet of nerve cells of the brain and spinal cord. In the cerebrospinal fluid of these patients clonally expanded and affinity-maturated B cells as well as „oligoclonal band“ (OCB) antibodies can be detected. Although these features indicate an antigen-induced immune response, the underlying antigens and the role of the OCB antibodies in the pathogenesis are still unknown. In this work we describe the antigen specificity of five IgG OCB antibodies from three patients. Through various biochemical methods we have identified intracellular candidate antigens. Interestingly, these include several nuclear proteins involved in transcription regulation and RNA processing. Reactivity against intracellular antigens also occurs in other autoimmune diseases such as systemic lupus erythematosus. These findings suggest a general mechanism for the generation and function of autoantibodies in these human autoimmune diseases.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-73342
7334
X124236
Jessica Bruder
deu
swd
Multiple Sklerose
deu
uncontrolled
gamma-delta T-Lymphozyten
deu
uncontrolled
Polymyositis
deu
uncontrolled
B-Lymphozyten
deu
uncontrolled
Antikörper
deu
uncontrolled
Multiple Sklerose
eng
uncontrolled
gamma-delta T-lymphocytes
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uncontrolled
polymyositis
eng
uncontrolled
B-lymphocytes
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uncontrolled
antibodies
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uncontrolled
Multiple Sclerosis
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swd
Polymyositis
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Lymphozyt
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Antikörper
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/6864/Dissertation_Jessica_Bruder.pdf
6199
2012
eng
doctoralthesis
1
2012-10-10
--
2012-10-02
Association and Activation of TNF-Receptor I Investigated with Single-Molecule Tracking and Super-Resolution Microscopy in Live Cells
Assoziierung und Aktivierung des TNF-Rezeptor I untersucht mit Einzelmolekül-Tracking und hochauflösender Mikroskopie in lebenden Zellen
Cellular responses to outer stimuli are the basis for all biological processes. Signal integration is achieved by protein cascades, recognizing and processing molecules from the environment. Factors released by pathogens or inflammation usually induce an inflammatory response, a signal often transduced by Tumour Necrosis Factor alpha (TNF). TNFα receptors TNF-R1 and TNF-R2 can in turn lead to apoptosis or proliferation via NF-B. These processes are closely regulated by membrane compartimentalization, protein interactions and trafficking. Fluorescence microscopy offers a reliable and non-invasive method to probe these cellular events. However, some processes on a native membrane are not resolvable, as they are well below the diffraction limit of microscopy. The recent development of super-resolution fluorescence microscopy methods enables the observation of these cellular players well below this limit: by localizing, tracking and counting molecules with high spatial and temporal resolution, these new fluorescence microscopy methods offer a previously unknown insight into protein interactions at the near-molecular level. Direct stochastic optical reconstruction microscopy (dSTORM) utilizes the reversible, stochastic blinking events of small commercially available fluorescent dyes, while photoactivated localization microscopy (PALM) utilizes phototransformation of genetically encoded fluorescent proteins. By photoactivating only a small fraction of the present fluorophores in each observation interval, single emitters can be localized with high precision and a super-resolved image can be reconstructed. Quantum Dot Triexciton imaging (QDTI) utilizes the three-photon absorption (triexcitonic) properties of quantum dots (QD) and to achieve a twofold resolution increase using conventional confocal microscopes. In this thesis, experimental approaches were implemented to achieve super-resolution microscopy in fixed and live-cells to study the spatial and temporal dynamics of TNF and other cellular signaling events. We introduce QDTI to study the three-dimensional cellular distribution of biological targets, offering an easy method to achieve resolution enhancement in combination with optical sectioning, allowing the preliminary quantification of labeled proteins. As QDs are electron dense, QDTI can be used for correlative fluorescence and transmission electron microscopy, proving the versatility of QD probes. Utilizing the phototransformation properties of fluorescent proteins, single-receptor tracking on live cells was achieved, applying the concept of single particle tracking PALM (sptPALM) to track the dynamics of a TNF-R1-tdEos chimera on the membrane. Lateral receptor dynamics can be tracked with high precision and the influences of ligand addition or lipid disruption on TNF-R1 mobility was observed. The results reveal complex receptor dynamics, implying internalization processes in response to TNFα stimulation and a role for membrane domains with reduced fluidity, so-called lipid raft domains, in TNF-R1 compartimentalization prior or post ligand induction. Comparisons with previously published FCS data show a good accordance, but stressing the increased data depth available in sptPALM experiments. Additionally, the active transport of NF-κB-tdEos fusions was observed in live neurons under chemical stimulation and/or inhibition. Contrary to phototransformable proteins that need no special buffers to exhibit photoconversion or photoactivation, dSTORM has previously been unsuitable for in vivo applications, as organic dyes relied on introducing the probes via immunostaining in concert with a reductive, oxygen-free medium for proper photoswitching behaviour. ATTO655 had been previously shown to be suitable for live-cell applications, as its switching behavior can be catalyzed by the reductive environment of the cytoplasm. By introducing the cell-permeant organic dye via a chemical tag system, a high specificity and low background was achieved. Here, the labeled histone H2B complex and thus single nucleosome movements in a live cell can be observed over long time periods and with ~20 nm resolution. Implementing these new approaches for imaging biological processes with high temporal and spatial resolution provides new insights into the dynamics and spatial heterogeneities of proteins, further elucidating their function in the organism and revealing properties that are usually only detectable in vitro.
Zelluläre Antworten auf externe Stimuli sind die Basis aller biologischer Prozesse. Die Integration dieser Signale wird dabei von Proteinkaskaden ausgeführt, welche Moleküle aus der Umgebung wahrnehmen und verarbeiten. Faktoren, welche von Pathogenen oder während einer Entzündung freigesetzt werden, induzieren für gewöhnlich eine Entzündungsantwort, eine Reaktion, die oft vom Tumornekrosefaktor alpha (TNFα) vermittelt wird. Die TNFα Rezeptoren TNF-R1 und TNF-R2 vermitteln nach Ligandenbinding Apoptose oder Zellproliferation durch NF-kB. Diese Prozesse sind engmaschig durch Membrankompartimentierung, Proteininteraktionen und -transport reguliert. Fluoreszenzmikroskopie bietet eine zuverlässige, nicht-invasive Methode um diese zellulären Prozesse zu untersuchen. Allerdings sind einige Prozesse innerhalb einer nativen Membran nicht auflösbar, da sie weit unterhalb der Beugungsgrenze der Lichtmikroskopie stattfinden. Die jüngste Entwicklung der hochauflösenden Fluoreszenzmikroskopiemethoden erlaubt die Beobachtung dieser zellulären Abläufe auf molekularer Ebene: durch das Lokalisieren, Verfolgen und Zählen von Molekülen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung bieten diese neuen Fluoreszenzmethoden bisher unbekannte Einblicke in Proteininteraktionen. Direkte stochastische optische Rekonstruktionsmikroskopie (dSTORM) nutzt die reversiblen, stochastischen Ereignisse von kleinen blinkenden, kommerziell erhältlichen Fluoreszenzfarbstoffen, während die photoaktivierte Lokalisationsmikroskopie (PALM) die Phototransformation fluoreszierenden Proteinen nutzt. Durch das Photoaktivieren lediglich eines kleinen Bruchteils der Fluorophore innerhalb eines Zeitintervalls können einzelne Emitter mit hoher Genauigkeit lokalisiert und ein hochaufgelöstes Bild daraus rekonstruiert werden. Quantum Dot Triexciton Imaging (QDTI) nutzt die Drei-Photonen-Absorption von Quantenpunkten um eine zweifache Auflösungserhöhung mittels eines Konfokalmikroskopes zu erreichen. In dieser Arbeit wurden experimentelle Ansätze zur hochauflösenden Mikroskopie an fixierten und lebenden Zellen implementiert, um die räumliche und zeitliche Dynamik von TNF und anderen zellulären Signalwegen zu untersuchen. Zur Analyse der dreidimensionalen, zellulären Verteilung von biologischen Zielen stellen wir QDTI vor, welches eine einfache Methode zur Verbesserung der Auflösung an Konfokalmikroskopen in Kombination mit optischen Schnitten darstellt. Dies ermöglicht die vorläufige Quantifizierung von markierten Proteinen. Da QDs eine hohe Elektronendichte besitzen kann QDTI auch für korrelative Fluoreszenz- und Transmissionselektronenmikroskopie genutzt werden, was die Vielseitigkeit der QD-Sonden verdeutlicht. Mit Hilfe des single-particle tracking PALM (sptPALM) Konzepts konnten einzelne Rezeptormoleküle verfolgt werden, um die Dynamiken einer TNF-R1-tdEos Chimäre auf der Membran zu beobachten. Die laterale Rezeptordynamik kann hier mit hoher Präzision gemessen, und die Einflüsse auf die TNF-R1-Mobilität konnte nach Ligandenzugabe oder die Störung der Membranzusammensetzung analysiert werden. Die Ergebnisse zeigen eine komplexe Rezeptordynamik und lassen sowohl auf Internalisierungsprozesse in Reaktion auf TNFα-Stimulation, als auch auf eine wichtige Rolle von Membrandomänen mit eingeschränkter Fluidität in der TNF-R1 Kompartimentierung während der Ligandenbindung schließen. Zusätzlich wurde der aktive Transport von NF-kB-tdEos Fusionsproteinen in lebenden Neuronen unter chemischer Stimulierung bzw. Inhibierung untersucht. Im Gegensatz zu phototransformierbaren Proteinen, die keine speziellen Puffer zur Photokonversion oder Photoaktivierung benötigen, war dSTORM bisher für in vivo Anwendungen ungeeignet, da organische Farbstoffe auf die Einführung über Immunfärbung in Kombination mit einem reduktiven, Sauerstoff-freiem Medium für korrektes Photoschalten angewiesen waren. ATTO655 wurde zuvor als geeignet für die Anwendung in lebenden Zellen eingestuft, da das Schaltverhalten durch die reduktive Umgebung des Zytoplasmas katalysiert werden kann. Durch die Einführung von membranpermeablen organischen Farbstoffen über ein chemisches Markierungssystem konnte eine hohe Spezifität und ein geringer Hintergrund erreicht werden. Hier konnte durch die Markierung des Histon H2B Komplexes die Bewegung einzelner Nukleosome in lebenden Zellen über lange Zeiträume mit einer Auflösung von ~20 nm beobachtet werden. Die Umsetzung dieser neuen Ansätze für die Darstellung biologischer Prozesse mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung liefert neue Einblicke in die Dynamiken und die räumliche Heterogenität von Proteinen und enthüllt Funktionen im Organismus und beleuchtet Eigenschaften, die sonst nur in vitro nachweisbar wären.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-73191
7319
X124225
Deutsches Urheberrecht
Meike Heidbreder
deu
swd
Fluoreszenzmikrosopie
deu
swd
Tumor-Nekrose-Faktor <alpha>
deu
uncontrolled
Hochauflösendes Verfahren
eng
uncontrolled
sptPALM
eng
uncontrolled
dSTORM
eng
uncontrolled
PALM
eng
uncontrolled
QDTI
eng
uncontrolled
TNF-R1
eng
uncontrolled
TNF-R2
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/6199/Heidbreder_Dissertation_14_08_2012_o.pdf
12683
2012
eng
3456-3461
5
29
article
1
2016-02-10
--
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Association between HRAS rs12628 and rs112587690 polymorphisms with the risk of melanoma in the North American population
HRAS belongs to the RAS genes superfamily. RAS genes are important players in several human tumors and the single-nucleotide polymorphism rs12628 has been shown to contribute to the risk of bladder, colon, gastrointestinal, oral, and thyroid carcinoma. We hypothesized that this SNP may affect the risk of cutaneous melanoma as well. HRAS gene contains a polymorphic region (rs112587690), a repeated hexanucleotide -GGGCCT- located in intron 1. Three alleles of this region, P1, P2, and P3, have been identified that contain two, three, and four repeats of the hexanucleotide, respectively. We investigated the clinical impact of these polymorphisms in a case–control study. A total of 141 melanoma patients and 118 healthy donors from the North America Caucasian population were screened for rs12628 and rs112587690 polymorphisms. Genotypes were assessed by capillary sequencing or fragment analysis, respectively, and rs12628 CC and rs112587690 P1P1 genotypes significantly associated with increased melanoma risk (OR = 3.83, p = 0.003; OR = 11.3, p = 0.033, respectively), while rs112587690 P1P3 frequency resulted significantly higher in the control group (OR = 0.5, p = 0.017). These results suggest that rs12628 C homozygosis may be considered a potential risk factor for melanoma development in the North American population possibly through the linkage to rs112587690.
Medical Oncology
dx.doi.org/10.1007/s12032-012-0255-3
urn:nbn:de:bvb:20-opus-126834
Medical Oncology (2012) 29:3456–3461 DOI 10.1007/s12032-012-0255-3
Sara Tomei
Sharon Adams
Lorenzo Uccellini
Davide Bedognetti
Valeria De Giorgi
Narnygerel Erdenebileg
Maria Libera Ascierto
Jennifer Reinboth
Qiuzhen Liu
Generoso Bevilacqua
Ena Wang
Chiara Mazzanti
Francesco M. Marincola
eng
uncontrolled
HRAS
eng
uncontrolled
polymorphism
eng
uncontrolled
melanoma
eng
uncontrolled
rs12628
eng
uncontrolled
rs112587690
Medizin und Gesundheit
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Lehrstuhl für Biochemie
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12683/Tomei_Medical_Oncology.pdf
13081
2012
eng
e40525
7
7
article
1
2016-03-30
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Behavioural Analyses of Quinine Processing in Choice, Feeding and Learning of Larval Drosophila
Gustatory stimuli can support both immediate reflexive behaviour, such as choice and feeding, and can drive internal reinforcement in associative learning. For larval Drosophila, we here provide a first systematic behavioural analysis of these functions with respect to quinine as a study case of a substance which humans report as "tasting bitter". We describe the dose-effect functions for these different kinds of behaviour and find that a half-maximal effect of quinine to suppress feeding needs substantially higher quinine concentrations (2.0 mM) than is the case for internal reinforcement (0.6 mM). Interestingly, in previous studies (Niewalda et al. 2008, Schipanski et al 2008) we had found the reverse for sodium chloride and fructose/sucrose, such that dose-effect functions for those tastants were shifted towards lower concentrations for feeding as compared to reinforcement, arguing that the differences in dose-effect function between these behaviours do not reflect artefacts of the types of assay used. The current results regarding quinine thus provide a starting point to investigate how the gustatory system is organized on the cellular and/or molecular level to result in different behavioural tuning curves towards a bitter tastant.
PLoS One
10.1371/journal.pone.0040525
urn:nbn:de:bvb:20-opus-130811
PLoS ONE 7(7): e40525. doi:10.1371/journal.pone.0040525
Amira El-Keredy
Michael Schleyer
Christian König
Aslihan Ekim
Bertram Gerber
eng
uncontrolled
honeybees
eng
uncontrolled
chemosensory system
eng
uncontrolled
bitter taste
eng
uncontrolled
melanogaster
eng
uncontrolled
receptor
eng
uncontrolled
reward
eng
uncontrolled
brain
eng
uncontrolled
organization
eng
uncontrolled
architecture
eng
uncontrolled
perception
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/13081/El-Keredy-PLoS_One.pdf
6356
2012
eng
doctoralthesis
1
2013-01-15
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2012-12-20
Bioinformatics Software for Metabolic and Health Care Data Management
Metabolische Flux-Analyse
Computer Science approaches (software, database, management systems) are powerful tools to boost research. Here they are applied to metabolic modelling in infections as well as health care management. Starting from a comparative analysis this thesis shows own steps and examples towards improvement in metabolic modelling software and health data management. In section 2, new experimental data on metabolites and enzymes induce high interest in metabolic modelling including metabolic flux calculations. Data analysis of metabolites, calculation of metabolic fluxes, pathways and their condition-specific strengths is now possible by an advantageous combination of specific software. How can available software for metabolic modelling be improved from a computational point of view? A number of available and well established software solutions are first discussed individually. This includes information on software origin, capabilities, development and used methodology. Performance information is obtained for the compared software using provided example data sets. A feature based comparison shows limitations and advantages of the compared software for specific tasks in metabolic modeling. Often found limitations include third party software dependence, no comprehensive database management and no standard format for data input and output. Graphical visualization can be improved for complex data visualization and at the web based graphical interface. Other areas for development are platform independency, product line architecture, data standardization, open source movement and new methodologies. The comparison shows clearly space for further software application development including steps towards an optimal user friendly graphical user interface, platform independence, database management system and third party independence especially in the case of desktop applications. The found limitations are not limited to the software compared and are of course also actively tackled in some of the most recent developments. Other improvements should aim at generality and standard data input formats, improved visualization of not only the input data set but also analyzed results. We hope, with the implementation of these suggestions, metabolic software applications will become more professional, cheap, reliable and attractive for the user. Nevertheless, keeping these inherent limitations in mind, we are confident that the tools compared can be recommended for metabolic modeling for instance to model metabolic fluxes in bacteria or metabolic data analysis and studies in infection biology. ...
Informatik Ansätze (Software, Datenbank, Management-Systeme) sind wichtige Werkzeuge für die Forschung in der Biologie. Ausgehend von einer vergleichenden Analyse zeigt diese Arbeit eigene Schritte und Beispiele zur Verbesserung von metabolischer Modellierungs-Software und Gesundheit Datenmanagementsystemen auf. Neue experimentelle Daten über Metaboliten und Enzyme führen zu hohem Interesse an metabolischen Modellierungen einschließlich Stoffwechselflusses Berechnungen. In Kapitel 2 zeigen wir, das die Datenanalyse von Metaboliten, die Berechnung der Stoffflüsse und Wege sowie die spezifischen Softwarestärken nur durch eine vorteilhafte Kombination voll ausgeschöpft werden. Wie kann Software zur metabolischen Modellierung von einer informatischen Sicht her verbessert werden? Eine Anzahl von verfügbaren und gut etablierten Softwareansätzen wird zunächst einzeln diskutiert. Dazu gehören Informationen über Software-Herkunft, Fähigkeiten, Entwicklung und verwendeten Methodik einschließlich Testdatensätzen und Modellen. Ein Vergleich zeigt, merkmalsbasierte Einschränkungen und Vorteile der verglichenen Software für spezifische Aufgaben in der metabolischen Modellierung. Häufige Einschränkungen der verglichenen Software sind ihre Abhängigkeit von Drittanbietern, kein umfassendes Datenbank-Management und kein Standard-Format für Dateneingabe und -ausgabe. Die grafische Visualisierung für komplexe Visualisierungen von Daten und die Web-basierte grafische Benutzeroberfläche kann oft noch verbessert werden. Andere Bereiche für weitere Entwicklung sind Plattformunabhängigkeit, Produktlinien-Architektur, Daten-Standardisierung, die Open-Source-Bewegung und neue Algorithmen und Methoden. Der Vergleich zeigt deutlich Möglichkeiten für weitere Entwicklung von Softwareanwendungen auf, einschließlich Schritten in Richtung einer optimalen, benutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche, Plattform-Unabhängigkeit, Datenbank-Management-System und Unabhängigkeit von weiterer software, vor allem im Falle von Desktop-Anwendungen. Die gefundenen Einschränkungen sind von allgemeiner Bedeutung für bioinformatische Modellierungssoftware einschließlich jüngster Entwicklungen. Weitere Verbesserungen betreffen standardisierte Formate und eine, verbesserte Visualisierung von Eingabedatensatz und analysierten Ergebnissen. Wir hoffen, dass mit der Umsetzung dieser Vorschläge metabolische Software-Anwendungen professioneller werden, billiger, zuverlässiger und attraktiver für den Anwender. Trotz dieser inhärenten Einschränkungen im Hinterkopf sind wir zuversichtlich und ...
urn:nbn:de:bvb:20-opus-73926
7392
X124358
Deutsches Urheberrecht
Ahmed Zeeshan
deu
swd
Stoffwechsel
deu
swd
Modell
deu
swd
Software
deu
swd
Gesundheitswesen
deu
swd
Datenbanksystem
deu
uncontrolled
Metabolische Flux-Analyse
deu
uncontrolled
Massen-Isotopomer Verteilungs-Analyse
deu
uncontrolled
Datenbank
deu
uncontrolled
Management-Systeme
eng
uncontrolled
Metabolic Flux Analysis
eng
uncontrolled
Mass Isotopomers Distribution Analysis
eng
uncontrolled
Software
eng
uncontrolled
Database
eng
uncontrolled
Management System
Biowissenschaften; Biologie
open_access
Theodor-Boveri-Institut für Biowissenschaften
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/6356/ZeeshanAHMED_PhDThesis_2Oct2012.pdf