TY - THES A1 - Zeeshan [geb. Majeed], Saman T1 - Implementation of Bioinformatics Methods for miRNA and Metabolic Modelling T1 - Die Umsetzung der Bioinformatik-Methoden für miRNA-und der Metabolischen Modellierung N2 - Dynamic interactions and their changes are at the forefront of current research in bioinformatics and systems biology. This thesis focusses on two particular dynamic aspects of cellular adaptation: miRNA and metabolites. miRNAs have an established role in hematopoiesis and megakaryocytopoiesis, and platelet miRNAs have potential as tools for understanding basic mechanisms of platelet function. The thesis highlights the possible role of miRNAs in regulating protein translation in platelet lifespan with relevance to platelet apoptosis and identifying involved pathways and potential key regulatory molecules. Furthermore, corresponding miRNA/target mRNAs in murine platelets are identified. Moreover, key miRNAs involved in aortic aneurysm are predicted by similar techniques. The clinical relevance of miRNAs as biomarkers, targets, resulting later translational therapeutics, and tissue specific restrictors of genes expression in cardiovascular diseases is also discussed. In a second part of thesis we highlight the importance of scientific software solution development in metabolic modelling and how it can be helpful in bioinformatics tool development along with software feature analysis such as performed on metabolic flux analysis applications. We proposed the “Butterfly” approach to implement efficiently scientific software programming. Using this approach, software applications were developed for quantitative Metabolic Flux Analysis and efficient Mass Isotopomer Distribution Analysis (MIDA) in metabolic modelling as well as for data management. “LS-MIDA” allows easy and efficient MIDA analysis and, with a more powerful algorithm and database, the software “Isotopo” allows efficient analysis of metabolic flows, for instance in pathogenic bacteria (Salmonella, Listeria). All three approaches have been published (see Appendices). N2 - Dynamische Wechselwirkungen und deren Veränderungen sind wichtige Themen der aktuellen Forschung in Bioinformatik und Systembiologie. Diese Promotionsarbeit konzentriert sich auf zwei besonders dynamische Aspekte der zellulären Anpassung: miRNA und Metabolite. miRNAs spielen eine wichtige Rolle in der Hämatopoese und Megakaryozytopoese, und die Thrombozyten miRNAs helfen uns, grundlegende Mechanismen der Thrombozytenfunktion besser zu verstehen. Die Arbeit analysiert die potentielle Rolle von miRNAs bei der Proteintranslation, der Thrombozytenlebensdauer sowie der Apoptose von Thrombozyten und ermöglichte die Identifizierung von beteiligten Signalwegen und möglicher regulatorischer Schlüsselmoleküle. Darüber hinaus wurden entsprechende miRNA / Ziel-mRNAs in murinen Thrombozyten systematisch gesammelt. Zudem wurden wichtige miRNAs, die am Aortenaneurysma beteiligt sein könnten, durch ähnliche Techniken vorhergesagt. Die klinische Relevanz von miRNAs als Biomarker, und resultierende potentielle Therapeutika, etwa über eine gewebsspezifische Beeinflussung der Genexpression bei Herz-Kreislauf Erkrankungen wird ebenfalls diskutiert. In einem zweiten Teil der Dissertation wird die Bedeutung der Entwicklung wissenschaftlicher Softwarelösungen für die Stoffwechselmodellierung aufgezeigt, mit einer Software-Feature-Analyse wurden verschiedene Softwarelösungen in der Bioinformatik verglichen. Wir vorgeschlagen dann den "Butterfly"-Ansatz, um effiziente wissenschaftliche Software-Programmierung zu implementieren. Mit diesem Ansatz wurden für die quantitative Stoffflussanalyse mit Isotopomeren effiziente Software-Anwendungen und ihre Datenverwaltung entwickelt: LS-MIDA ermöglicht eine einfache und effiziente Analyse, die Software "Isotopo" ermöglicht mit einem leistungsfähigeren Algorithmus und einer Datenbank, eine noch effizientere Analyse von Stoffwechselflüssen, zum Beispiel in pathogenen Bakterien (Salmonellen, Listerien). Alle drei Ansätze wurden bereits veröffentlicht (siehe Appendix). KW - miRNS KW - Bioinformatics KW - miRNA KW - Metabolic Modelling KW - Spectral Data Analysis KW - Butterfly KW - Thrombozyt KW - Bioinformatik KW - Stoffwechsel KW - Modellierung KW - Metabolischen Modellierung Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-102900 ER - TY - THES A1 - Yu, Sung-Huan T1 - Development and application of computational tools for RNA-Seq based transcriptome annotations T1 - Entwicklung und Anwendung bioinformatischer Werkzeuge für RNA-Seq-basierte Transkriptom-Annotationen N2 - In order to understand the regulation of gene expression in organisms, precise genome annotation is essential. In recent years, RNA-Seq has become a potent method for generating and improving genome annotations. However, this Approach is time consuming and often inconsistently performed when done manually. In particular, the discovery of non-coding RNAs benefits strongly from the application of RNA-Seq data but requires significant amounts of expert knowledge and is labor-intensive. As a part of my doctoral study, I developed a modular tool called ANNOgesic that can detect numerous transcribed genomic features, including non-coding RNAs, based on RNA-Seq data in a precise and automatic fashion with a focus on bacterial and achaeal species. The software performs numerous analyses and generates several visualizations. It can generate annotations of high-Resolution that are hard to produce using traditional annotation tools that are based only on genome sequences. ANNOgesic can detect numerous novel genomic Features like UTR-derived small non-coding RNAs for which no other tool has been developed before. ANNOgesic is available under an open source license (ISCL) at https://github.com/Sung-Huan/ANNOgesic. My doctoral work not only includes the development of ANNOgesic but also its application to annotate the transcriptome of Staphylococcus aureus HG003 - a strain which has been a insightful model in infection biology. Despite its potential as a model, a complete genome sequence and annotations have been lacking for HG003. In order to fill this gap, the annotations of this strain, including sRNAs and their functions, were generated using ANNOgesic by analyzing differential RNA-Seq data from 14 different samples (two media conditions with seven time points), as well as RNA-Seq data generated after transcript fragmentation. ANNOgesic was also applied to annotate several bacterial and archaeal genomes, and as part of this its high performance was demonstrated. In summary, ANNOgesic is a powerful computational tool for RNA-Seq based annotations and has been successfully applied to several species. N2 - Exakte Genomannotationen sind essentiell für das Verständnis Genexpressionsregulation in verschiedenen Organismen. In den letzten Jahren entwickelte sich RNA-Seq zu einer äußerst wirksamen Methode, um solche Genomannotationen zu erstellen und zu verbessern. Allerdings ist das Erstellen von Genomannotationen bei manueller Durchführung noch immer ein zeitaufwändiger und inkonsistenter Prozess. Die Verwendung von RNA-Seq-Daten begünstigt besonders die Identifizierung von nichtkodierenden RNAs, was allerdings arbeitsintensiv ist und fundiertes Expertenwissen erfordert. Ein Teil meiner Promotion bestand aus der Entwicklung eines modularen Tools namens ANNOgesic, das basierend auf RNA-Seq-Daten in der Lage ist, eine Vielzahl von Genombestandteilen, einschließlich nicht-kodierender RNAs, automatisch und präzise zu ermitteln. Das Hauptaugenmerk lag dabei auf der Anwendbarkeit für bakterielle und archaeale Genome. Die Software führt eine Vielzahl von Analysen durch und stellt die verschiedenen Ergebnisse grafisch dar. Sie generiert hochpräzise Annotationen, die nicht unter Verwendung herkömmlicher Annotations-Tools auf Basis von Genomsequenzen erzeugt werden könnten. Es kann eine Vielzahl neuer Genombestandteile, wie kleine nicht-kodierende RNAs in UTRs, ermitteln, welche von bisherigen Programme nicht vorhergesagt werden können. ANNOgesic ist unter einer Open-Source-Lizenz (ISCL) auf https://github.com/Sung-Huan/ANNOgesic verfügbar. Meine Forschungsarbeit beinhaltet nicht nur die Entwicklung von ANNOgesic, sondern auch dessen Anwendung um das Transkriptom des Staphylococcus aureus-Stamms HG003 zu annotieren. Dieser ist einem Derivat von S. aureus NCTC8325 - ein Stamm, Dear ein bedeutendes Modell in der Infektionsbiologie darstellt. Zum Beispiel wurde er für die Untersuchung von Antibiotikaresistenzen genutzt, da er anfällig für alle bekannten Antibiotika ist. Der Elternstamm NCTC8325 besitzt zwei Mutationen im regulatorischen Genen (rsbU und tcaR), die Veränderungen der Virulenz zur Folge haben und die in Stamm HG003 auf die Wildtypsequenz zurückmutiert wurden. Dadurch besitzt S. aureus HG003 das vollständige, ursprüngliche Regulationsnetzwerk und stellt deshalb ein besseres Modell zur Untersuchung von sowohl Virulenz als auch Antibiotikaresistenz dar. Trotz seines Modellcharakters fehlten für HG003 bisher eine vollständige Genomsequenz und deren Annotationen. Um diese Lücke zu schließen habe ich als Teil meiner Promotion mit Hilfe von ANNOgesic Annotationen für diesen Stamm, einschließlich sRNAs und ihrer Funktionen, generiert. Dafür habe ich Differential RNA-Seq-Daten von 14 verschiedenen Proben (zwei Mediumsbedingungen mit sieben Zeitpunkten) sowie RNA-Seq-Daten, die von fragmentierten Transkripten generiert wurden, analysiert. Neben S. aureus HG003 wurde ANNOgesic auf eine Vielzahl von Bakterien- und Archaeengenome angewendet und dabei wurde eine hohe Performanz demonstriert. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass ANNOgesic ein mächtiges bioinformatisches Werkzeug für die RNA-Seq-basierte Annotationen ist und für verschiedene Spezies erfolgreich angewandt wurde. KW - RNA-Seq KW - Genome Annotation KW - small RNA KW - Genom KW - Annotation KW - Small RNA KW - Bioinformatik Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-176468 ER - TY - THES A1 - Wolter, Steve T1 - Single-molecule localization algorithms in super-resolution microscopy T1 - Einzelmoleküllokalisierungsalgorithmen in der superauflösenden Mikroskopie N2 - Lokalisationsmikroskopie ist eine Methodenklasse der superauflösenden Fluoreszenzmikroskopie, deren Methoden sich durch stochastische zeitliche Isolation der Fluoreszenzemission auszeichnen. Das Blinkverhalten von Fluorophoren wird so verändert, dass gleichzeitige Aktivierung von einander nahen Fluorophoren unwahrscheinlich ist. Bekannte okalisationsmikroskopische Methoden umfassen dSTORM, STORM, PALM, FPALM, oder GSDIM. Lokalisationsmikroskopie ist von hohem biologischem Interesse, weil sie die Auflösung des Fluoreszenzmikroskops bei minimalem technischem Aufwand um eine Größenordnung verbessert. Der verbundene Rechenaufwand ist allerdings erheblich, da Millionen von Fluoreszenzemissionen einzeln mit Nanometergenauigkeit lokalisiert werden müssen. Der Rechen- und Implementationsaufwand dieser Auswertung hat die Verbreitung der superauflösenden Mikroskopie lange verzögert. Diese Arbeit beschreibt meine algorithmische Grundstruktur für die Auswertung lokalisationsmikroskopischer Daten. Die Echtzeitfähigkeit, d.h. eine Auswertegeschwindigkeit oberhalb der Datenaufnahmegeschwindigkeit an normalen Messaufbauten, meines neuartigen und quelloffenen Programms wird demonstriert. Die Geschwindigkeit wird auf verbrauchermarktgängigen Prozessoren erreicht und dadurch spezialisierte Rechenzentren oder der Einsatz von Grafikkarten vermieden. Die Berechnung wird mit dem allgemein anerkannten Gaussschen Punktantwortmodell und einem Rauschmodell auf Basis der größten Poissonschen Wahrscheinlichkeit durchgeführt. Die algorithmische Grundstruktur wird erweitert, um robuste und optimale Zweifarbenauswertung zu realisieren und damit korrelative Mikroskopie zwischen verschiedenen Proteinen und Strukturen zu ermöglichen. Durch den Einsatz von kubischen Basissplines wird die Auswertung von dreidimensionalen Proben vereinfacht und stabilisiert, um präzisem Abbilden von mikrometerdicken Proben näher zu kommen. Das Grenzverhalten von Lokalisationsalgorithmen bei hohen Emissionsdichten wird untersucht. Abschließend werden Algorithmen für die Anwendung der Lokalisationsmikroskopie auf verbreitete Probleme der Biologie aufgezeigt. Zelluläre Bewegung und Motilität werden anhand der in vitro Bewegung von Myosin-Aktin-Filamenten studiert. Lebendzellbildgebung mit hellen und stabilen organischen Fluorophoren wird mittels SNAP-tag-Fusionsproteinen realisiert. Die Analyse des Aufbaus von Proteinklumpen zeigt, wie Lokalisationsmikroskopie neue quantitative Ansätze jenseits reiner Bildgebung bietet. N2 - Localization microscopy is a class of super-resolution fluorescence microscopy techniques. Localization microscopy methods are characterized by stochastic temporal isolation of fluorophore emission, i.e., making the fluorophores blink so rapidly that no two are likely to be photoactive at the same time close to each other. Well-known localization microscopy methods include dSTORM}, STORM, PALM, FPALM, or GSDIM. The biological community has taken great interest in localization microscopy, since it can enhance the resolution of common fluorescence microscopy by an order of magnitude at little experimental cost. However, localization microscopy has considerable computational cost since millions of individual stochastic emissions must be located with nanometer precision. The computational cost of this evaluation, and the organizational cost of implementing the complex algorithms, has impeded adoption of super-resolution microscopy for a long time. In this work, I describe my algorithmic framework for evaluating localization microscopy data. I demonstrate how my novel open-source software achieves real-time data evaluation, i.e., can evaluate data faster than the common experimental setups can capture them. I show how this speed is attained on standard consumer-grade CPUs, removing the need for computing on expensive clusters or deploying graphics processing units. The evaluation is performed with the widely accepted Gaussian PSF model and a Poissonian maximum-likelihood noise model. I extend the computational model to show how robust, optimal two-color evaluation is realized, allowing correlative microscopy between multiple proteins or structures. By employing cubic B-splines, I show how the evaluation of three-dimensional samples can be made simple and robust, taking an important step towards precise imaging of micrometer-thick samples. I uncover the behavior and limits of localization algorithms in the face of increasing emission densities. Finally, I show up algorithms to extend localization microscopy to common biological problems. I investigate cellular movement and motility by considering the in vitro movement of myosin-actin filaments. I show how SNAP-tag fusion proteins enable imaging with bright and stable organic fluorophores in live cells. By analyzing the internal structure of protein clusters, I show how localization microscopy can provide new quantitative approaches beyond pure imaging. KW - super-resolution microscopy KW - fluorescence KW - scientific computing KW - dSTORM KW - localization microscopy KW - PALM KW - 3D microscopy KW - two-color microscopy KW - Fluoreszenzmikroskopie KW - Bildauflösung KW - Bioinformatik Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-109370 ER - TY - THES A1 - Wolf, Beat T1 - Reducing the complexity of OMICS data analysis T1 - Verringerung der Komplexität von OMICS Datenanalysen N2 - The field of genetics faces a lot of challenges and opportunities in both research and diagnostics due to the rise of next generation sequencing (NGS), a technology that allows to sequence DNA increasingly fast and cheap. NGS is not only used to analyze DNA, but also RNA, which is a very similar molecule also present in the cell, in both cases producing large amounts of data. The big amount of data raises both infrastructure and usability problems, as powerful computing infrastructures are required and there are many manual steps in the data analysis which are complicated to execute. Both of those problems limit the use of NGS in the clinic and research, by producing a bottleneck both computationally and in terms of manpower, as for many analyses geneticists lack the required computing skills. Over the course of this thesis we investigated how computer science can help to improve this situation to reduce the complexity of this type of analysis. We looked at how to make the analysis more accessible to increase the number of people that can perform OMICS data analysis (OMICS groups various genomics data-sources). To approach this problem, we developed a graphical NGS data analysis pipeline aimed at a diagnostics environment while still being useful in research in close collaboration with the Human Genetics Department at the University of Würzburg. The pipeline has been used in various research papers on covering subjects, including works with direct author participation in genomics, transcriptomics as well as epigenomics. To further validate the graphical pipeline, a user survey was carried out which confirmed that it lowers the complexity of OMICS data analysis. We also studied how the data analysis can be improved in terms of computing infrastructure by improving the performance of certain analysis steps. We did this both in terms of speed improvements on a single computer (with notably variant calling being faster by up to 18 times), as well as with distributed computing to better use an existing infrastructure. The improvements were integrated into the previously described graphical pipeline, which itself also was focused on low resource usage. As a major contribution and to help with future development of parallel and distributed applications, for the usage in genetics or otherwise, we also looked at how to make it easier to develop such applications. Based on the parallel object programming model (POP), we created a Java language extension called POP-Java, which allows for easy and transparent distribution of objects. Through this development, we brought the POP model to the cloud, Hadoop clusters and present a new collaborative distributed computing model called FriendComputing. The advances made in the different domains of this thesis have been published in various works specified in this document. N2 - Das Gebiet der Genetik steht vor vielen Herausforderungen, sowohl in der Forschung als auch Diagnostik, aufgrund des "next generation sequencing" (NGS), eine Technologie die DNA immer schneller und billiger sequenziert. NGS wird nicht nur verwendet um DNA zu analysieren sondern auch RNA, ein der DNA sehr ähnliches Molekül, wobei in beiden Fällen große Datenmengen zu erzeugt werden. Durch die große Menge an Daten entstehen Infrastruktur und Benutzbarkeitsprobleme, da leistungsstarke Computerinfrastrukturen erforderlich sind, und es viele manuelle Schritte in der Datenanalyse gibt die kompliziert auszuführen sind. Diese beiden Probleme begrenzen die Verwendung von NGS in der Klinik und Forschung, da es einen Engpass sowohl im Bereich der Rechnerleistung als auch beim Personal gibt, da für viele Analysen Genetikern die erforderlichen Computerkenntnisse fehlen. In dieser Arbeit haben wir untersucht wie die Informatik helfen kann diese Situation zu verbessern indem die Komplexität dieser Art von Analyse reduziert wird. Wir haben angeschaut, wie die Analyse zugänglicher gemacht werden kann um die Anzahl Personen zu erhöhen, die OMICS (OMICS gruppiert verschiedene Genetische Datenquellen) Datenanalysen durchführen können. In enger Zusammenarbeit mit dem Institut für Humangenetik der Universität Würzburg wurde eine graphische NGS Datenanalysen Pipeline erstellt um diese Frage zu erläutern. Die graphische Pipeline wurde für den Diagnostikbereich entwickelt ohne aber die Forschung aus dem Auge zu lassen. Darum warum die Pipeline in verschiedenen Forschungsgebieten verwendet, darunter mit direkter Autorenteilname Publikationen in der Genomik, Transkriptomik und Epigenomik, Die Pipeline wurde auch durch eine Benutzerumfrage validiert, welche bestätigt, dass unsere graphische Pipeline die Komplexität der OMICS Datenanalyse reduziert. Wir haben auch untersucht wie die Leistung der Datenanalyse verbessert werden kann, damit die nötige Infrastruktur zugänglicher wird. Das wurde sowohl durch das optimieren der verfügbaren Methoden (wo z.B. die Variantenanalyse bis zu 18 mal schneller wurde) als auch mit verteiltem Rechnen angegangen, um eine bestehende Infrastruktur besser zu verwenden. Die Verbesserungen wurden in der zuvor beschriebenen graphischen Pipeline integriert, wobei generell die geringe Ressourcenverbrauch ein Fokus war. Um die künftige Entwicklung von parallelen und verteilten Anwendung zu unterstützen, ob in der Genetik oder anderswo, haben wir geschaut, wie man es einfacher machen könnte solche Applikationen zu entwickeln. Dies führte zu einem wichtigen informatischen Result, in dem wir, basierend auf dem Model von „parallel object programming“ (POP), eine Erweiterung der Java-Sprache namens POP-Java entwickelt haben, die eine einfache und transparente Verteilung von Objekten ermöglicht. Durch diese Entwicklung brachten wir das POP-Modell in die Cloud, Hadoop-Cluster und präsentieren ein neues Model für ein verteiltes kollaboratives rechnen, FriendComputing genannt. Die verschiedenen veröffentlichten Teile dieser Dissertation werden speziel aufgelistet und diskutiert. KW - Bioinformatik KW - Humangenetik KW - OMICS KW - Distributed computing KW - User interfaces KW - Verteiltes Datenbanksystem Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-153687 ER - TY - THES A1 - Vainshtein, Yevhen T1 - Applying microarray‐based techniques to study gene expression patterns: a bio‐computational approach T1 - Anwendung von Mikroarrayanalysen um Genexpressionsmuster zu untersuchen: Ein bioinformatischer Ansatz N2 - The regulation and maintenance of iron homeostasis is critical to human health. As a constituent of hemoglobin, iron is essential for oxygen transport and significant iron deficiency leads to anemia. Eukaryotic cells require iron for survival and proliferation. Iron is part of hemoproteins, iron-sulfur (Fe-S) proteins, and other proteins with functional groups that require iron as a cofactor. At the cellular level, iron uptake, utilization, storage, and export are regulated at different molecular levels (transcriptional, mRNA stability, translational, and posttranslational). Iron regulatory proteins (IRPs) 1 and 2 post-transcriptionally control mammalian iron homeostasis by binding to iron-responsive elements (IREs), conserved RNA stem-loop structures located in the 5’- or 3‘- untranslated regions of genes involved in iron metabolism (e.g. FTH1, FTL, and TFRC). To identify novel IRE-containing mRNAs, we integrated biochemical, biocomputational, and microarray-based experimental approaches. Gene expression studies greatly contribute to our understanding of complex relationships in gene regulatory networks. However, the complexity of array design, production and manipulations are limiting factors, affecting data quality. The use of customized DNA microarrays improves overall data quality in many situations, however, only if for these specifically designed microarrays analysis tools are available. Methods In this project response to the iron treatment was examined under different conditions using bioinformatical methods. This would improve our understanding of an iron regulatory network. For these purposes we used microarray gene expression data. To identify novel IRE-containing mRNAs biochemical, biocomputational, and microarray-based experimental approaches were integrated. IRP/IRE messenger ribonucleoproteins were immunoselected and their mRNA composition was analysed using an IronChip microarray enriched for genes predicted computationally to contain IRE-like motifs. Analysis of IronChip microarray data requires specialized tool which can use all advantages of a customized microarray platform. Novel decision-tree based algorithm was implemented using Perl in IronChip Evaluation Package (ICEP). Results IRE-like motifs were identified from genomic nucleic acid databases by an algorithm combining primary nucleic acid sequence and RNA structural criteria. Depending on the choice of constraining criteria, such computational screens tend to generate a large number of false positives. To refine the search and reduce the number of false positive hits, additional constraints were introduced. The refined screen yielded 15 IRE-like motifs. A second approach made use of a reported list of 230 IRE-like sequences obtained from screening UTR databases. We selected 6 out of these 230 entries based on the ability of the lower IRE stem to form at least 6 out of 7 bp. Corresponding ESTs were spotted onto the human or mouse versions of the IronChip and the results were analysed using ICEP. Our data show that the immunoselection/microarray strategy is a feasible approach for screening bioinformatically predicted IRE genes and the detection of novel IRE-containing mRNAs. In addition, we identified a novel IRE-containing gene CDC14A (Sanchez M, et al. 2006). The IronChip Evaluation Package (ICEP) is a collection of Perl utilities and an easy to use data evaluation pipeline for the analysis of microarray data with a focus on data quality of custom-designed microarrays. The package has been developed for the statistical and bioinformatical analysis of the custom cDNA microarray IronChip, but can be easily adapted for other cDNA or oligonucleotide-based designed microarray platforms. ICEP uses decision tree-based algorithms to assign quality flags and performs robust analysis based on chip design properties regarding multiple repetitions, ratio cut-off, background and negative controls (Vainshtein Y, et al., 2010). N2 - Die Regulierung und Aufrechterhaltung der Eisen-Homeostase ist bedeutend für die menschliche Gesundheit. Als Bestandteil des Hämoglobins ist es wichtig für den Transport von Sauerstoff, ein Mangel führt zu Blutarmut. Eukaryotische Zellen benötigen Eisen zum Überleben und zum Proliferieren. Eisen ist am Aufbau von Hämo- und Eisenschwefelproteinen (Fe-S) beteiligt und kann als Kofaktor dienen. Die Aufnahme, Nutzung, Speicherung und der Export von Eisen ist zellulär auf verschiedenen molekularen Ebenen reguliert (Transkription, mRNA-Level, Translation, Protein-Level). Die iron regulatory proteins (IRPs) 1 und 2 kontrollieren die Eisen-Homeostase in Säugetieren posttranslational durch die Bindung an Iron-responsive elements (IREs). IREs sind konservierte RNA stem-loop Strukturen in den 5' oder 3' untranslatierten Bereichen von Genen, die im Eisenmetabolismus involviert sind (z.B. FTH1, FTL und TFRC). In dieser Arbeit wurden biochemische und bioinformatische Methoden mit Microarray-Experimenten kombiniert, um neue mRNAs mit IREs zu identifizieren. Genexpressionsstudien verbessern unser Verständnis über die komplexen Zusammenhänge in genregulatorischen Netzwerken. Das komplexe Design von Microarrays, deren Produktion und Manipulation sind dabei die limitierenden Faktoren bezüglich der Datenqualität. Die Verwendung von angepassten DNA Microarrays verbessert häufig die Datenqualität, falls entsprechende Analysemöglichkeiten für diese Arrays existieren. Methoden Um unser Verständnis von eisenregulierten Netzwerken zu verbessern, wurde im Rahmen dieses Projektes die Auswirkung einer Behandlung mit Eisen bzw. von Knockout Mutation unter verschiedenen Bedingungen mittels bioinformatischer Methoden untersucht. Hierfür nutzen wir Expressionsdaten aus Microarray-Experimenten. Durch die Verknüpfung von biochemischen, bioinformatischen und Microarray Ansätzen können neue Proteine mit IREs identifiziert werden. IRP/IRE messenger Ribonucleoproteine wurden immunpräzipitiert. Die Zusammensetzung der enthaltenen mRNAs wurde mittels einem IronChip Microarray analysiert: Für diesen Chip wurden bioinformatisch Gene vorhergesagt, die IRE-like Motive aufweisen. Der Chip wurde mit solchen Oligonucleotiden beschichtet und durch Hybridisierung überprüft, ob die präzipitierten mRNA sich hieran binden. Die Analyse der erhaltenen Daten erfordert ein spezialisiertes Werkzeug um von allen Vorteilen der angepassten Microarrays zu profitieren. Ein neuer Entscheidungsbaum-basierter Algorithmus wurde in Perl im IronChip Evaluation Package (ICEP) implementiert. Ergebnisse Aus großen Sequenz-Datenbanken wurden IRE-like Motive identifiziert. Dazu kombiniert der Algorithmus, insbesondere RNA-Primärsequenz und RNA-Strukturdaten. Solche Datenbankanalysen tendieren dazu, eine große Anzahl falsch positiver Treffer zu generieren. Daher wurden zusätzliche Bedingungen formuliert, um die Suche zu verfeinern und die Anzahl an falsch positiven Treffer zu reduzieren. Die angepassten Suchkriterien ergaben 15 IRE-like Motive. In einem weiteren Ansatz verwendeten wir eine Liste von 230 IRE-like Sequenzen aus UTR-Datenbanken. Daraus wurden 6 Sequenzen ausgewählt, die auch im unteren Teil stabil sind (untere Helix über 6 bp stabil). Die korrespondierenden Expressed Sequence Tags (ESTs) wurden auf die humane oder murine Version des IronChips aufgetragen. Die Microarray Ergebnisse wurden mit dem ICEP Programm ausgewertet. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Immunpräzipitation mit anschließender Microarrayanalyse ein nützlicher Ansatz ist, um bioinformatisch vorhergesagte IRE-Gene zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglicht uns dieser Ansatz die Detektion neuer mRNAs, die IREs enthalten, wie das von uns gefundene Gen CDC14A (Sanchez et al., 2006). ICEP ist ein optimiertes Programmpaket aus Perl Programmen (Vainshtein et al., BMC Bioinformatics, 2010). Es ermöglicht die einfache Auswertung von Microarray Daten mit dem Fokus auf selbst entwickelten Microarray Designs. ICEP diente für die statistische und bioinformatische Analyse von selbst entwickelten IronChips, kann aber auch leicht an die Analyse von oligonucleotidbasierten oder cDNA Microarrays adaptiert werden. ICEP nutzt einen Entscheidungsbaum-basierten Algorithmus um die Qualität zu bewerten und führt eine robuste Analyse basierend auf Chipeigenschaften, wie mehrfachen Wiederholungen, Signal/Rausch Verhältnis, Hintergrund und Negativkontrollen durch. KW - Microarray KW - Genexpression KW - Bioinformatik KW - geneexpression KW - microarrays KW - IronChip KW - ICEP Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-51967 ER - TY - THES A1 - Thakar, Juilee T1 - Computational models for the study of responses to infections T1 - Bioinformatische Modelle zur Analyse der Immunantwort auf Infektionen N2 - In diesem Jahrhundert haben neue experimentelle Techniken und Computer-Verfahren enorme Mengen an Information erzeugt, die bereits viele biologische Rätsel enthüllt haben. Doch die Komplexität biologischer Systeme wirft immer weitere neue Fragen auf. Um ein System zu verstehen, bestand der Hauptansatz bis jetzt darin, es in Komponenten zu zerlegen, die untersucht werden können. Ein neues Paradigma verknüpft die einzelnen Informationsteile, um sie auf globaler Ebene verstehen zu können. In der vorgelegten Doktorarbeit habe ich deshalb versucht, infektiöse Krankheiten mit globalen Methoden („Systembiologie“) bioinformatisch zu untersuchen. Im ersten Teil wird der Apoptose-Signalweg analysiert. Apoptose (Programmierter Zelltod) wird bei verschiedenen Infektionen, zum Beispiel bei Viruserkrankungen, als Abwehrmaßnahme eingesetzt. Die Interaktionen zwischen Proteinen, die ‚death’ Domänen beinhalten, wurden untersucht, um folgende Fragen zu klären: i) wie wird die Spezifität der Interaktionen erzielt? –sie wird durch Adapter erreicht, ii) wie werden Proliferation/ Überlebenssignale während der Aktivierung der Apoptose eingeleitet? – wir fanden Hinweise für eine entscheidende Rolle des RIP Proteins (Rezeptor-Interagierende Serine/Threonine-Proteinkinase 1). Das Modell erlaubte uns, die Interaktions-Oberflächen von RIP vorherzusagen. Der Signalweg wurde anschließend auf globaler Ebene mit Simulationen für verschiedene Zeitpunkte analysiert, um die Evolution der Aktivatoren und Inhibitoren des Signalwegs und seine Struktur besser zu verstehen. Weiterhin wird die Signalverarbeitung für Apoptosis-Signalwege in der Maus detailliert modelliert, um den Konzentrationsverlauf der Effektor-Kaspasen vorherzusagen. Weitere experimentelle Messungen von Kaspase-3 und die Überlebenskurven von Zellen bestätigen das Modell. Der zweite Teil der Resultate konzentriert sich auf das Phagosom, eine Organelle, die eine entscheidende Rolle bei der Eliminierung von Krankheitserregern spielt. Dies wird am Beispiel von M. tuberculosis veranschaulicht. Die Fragestellung wird wiederum in zwei Aspekten behandelt: i) Um die Prozesse, die durch M. tuberculosis inhibiert werden zu verstehen, haben wir uns auf das Phospholipid-Netzwerk konzentriert, das bei der Unterdrückung oder Aktivierung der Aktin-Polymerisation eine große Rolle spielt. Wir haben für diese Netzwerkanalyse eine Simulation für verschiedene Zeitpunkte ähnlich wie in Teil eins angewandt. ii) Es wird vermutet, dass Aktin-Polymere bei der Fusion des Phagosoms mit dem Lysosom eine Rolle spielen. Um diese Hypothese zu untersuchen, wurde ein in silico Modell von uns entwickelt. Wir fanden heraus, dass in der Anwesenheit von Aktin-Polymeren die Suchzeit für das Lysosom um das Fünffache reduziert wurde. Weiterhin wurden die Effekte der Länge der Aktin-Polymere, die Größe der Lysosomen sowie der Phagosomen und etliche andere Modellparameter analysiert. Nach der Untersuchung eines Signalwegs und einer Organelle führte der nächste Schritt zur Untersuchung eines komplexen biologischen Systems der Infektabwehr. Dies wurde am Beispiel der Wirt-Pathogen Interaktion bei Bordetella pertussis und Bordetella bronchiseptica dargestellt. Die geringe Menge verfügbarer quantitativer Daten war der ausschlaggebende Faktor bei unserer Modellwahl. Für die dynamische Simulation wurde ein selbst entwickeltes Bool’sches Modell verwendet. Die Ergebnisse sagen wichtige Faktoren bei der Pathologie von Bordetellen hervor, besonders die Bedeutung der Th1 assoziierten Antworten und dagegen nicht der Th2 assoziierten Antworten für die Eliminierung des Pathogens. Einige der quantitativen Vorhersagen wurden durch Experimente wie die Untersuchung des Verlaufs einer Infektion in verschiedenen Mutanten und Wildtyp-Mäusen überprüft. Die begrenzte Verfügbarkeit kinetischer Daten war der kritische Faktor bei der Auswahl der computer-gestützten Modelle. Der Erfolg unserer Modelle konnte durch den Vergleich mit experimentellen Beobachtungen belegt werden. Die vergleichenden Modelle in Kapitel 6 und 9 können zur Untersuchung neuer Wirt-Pathogen Interaktionen verwendet werden. Beispielsweise führt in Kapitel 6 die Analyse von Inhibitoren und inhibitorischer Signalwege aus drei Organismen zur Identifikation wichtiger regulatorischer Zentren in komplexen Organismen und in Kapitel 9 ermöglicht die Identifikation von drei Phasen in B. bronchiseptica und der Inhibition von IFN-γ durch den Faktor TTSS die Untersuchung ähnlicher Phasen und die Inhibition von IFN-γ in B. pertussis. Eine weitere wichtige Bedeutung bekommen diese Modelle durch die mögliche Identifikation neuer, essentieller Komponenten in Wirt-Pathogen Interaktionen. In silico Modelle der Effekte von Deletionen zeigen solche Komponenten auf, die anschließend durch experimentelle Mutationen weiter untersucht werden können. N2 - In this century new experimental and computational techniques are adding an enormous amount of information, revealing many biological mysteries. The complexities of biological systems still broach new questions. Till now the main approach to understand a system has been to divide it in components that can be studied. The upcoming new paradigm is to combine the pieces of information in order to understand it at a global level. In the present thesis we have tried to study infectious diseases with such a global ‘Systems Biology’ approach. In the first part the apoptosis pathway is analyzed. Apoptosis (Programmed cell death) is used as a counter measure in different infections, for example viral infections. The interactions between death domain containing proteins are studied to address the following questions: i) How specificity is maintained - showing that it is induced through adaptors, ii) how proliferation/ survival signals are induced during activation of apoptosis – suggesting the pivotal role of RIP. The model also allowed us to detect new possible interacting surfaces. The pathway is then studied at a global level in a time step simulation to understand the evolution of the topology of activators and inhibitors of the pathway. Signal processing is further modeled in detail for the apoptosis pathway in M. musculus to predict the concentration time course of effector caspases. Further, experimental measurements of caspase-3 and viability of cells validate the model. The second part focuses on the phagosome, an organelle which plays an essential role in removal of pathogens as exemplified by M. tuberculosis. Again the problem is addressed in two main sections: i) To understanding the processes that are inhibited by M. tuberculosis; we focused on the phospholipid network applying a time step simulation in section one, which plays an important role in inhibition or activation of actin polymerization on the phagosome membrane. ii) Furthermore, actin polymers are suggested to play a role in the fusion of the phagosome with lysosome. To check this hypothesis an in silico model was developed; we find that the search time is reduced by 5 fold in the presence of actin polymers. Further the effect of length of actin polymers, dimensions of lysosome, phagosome and other model parameter is analyzed. After studying a pathway and then an organelle, the next step was to move to the system. This was exemplified by the host pathogen interactions between Bordetella pertussis and Bordetella bronchiseptica. The limited availability of quantitative information was the crucial factor behind the choice of the model type. A Boolean model was developed which was used for a dynamic simulation. The results predict important factors playing a role in Bordetella pathology especially the importance of Th1 related responses and not Th2 related responses in the clearance of the pathogen. Some of the quantitative predictions have been counterchecked by experimental results such as the time course of infection in different mutants and wild type mice. All these computational models have been developed in presence of limited kinetic data. The success of these models has been validated by comparison with experimental observations. Comparative models studied in chapters 6 and 9 can be used to explore new host pathogen interactions. For example in chapter 6, the analysis of inhibitors and inhibitory paths in three organism leads to the identification of regulatory hotspots in complex organisms and in chapter 9 the identification of three phases in B. bronchiseptica and inhibition of IFN-γ by TTSS lead us to explore similar phases and inhibition of IFN-γ in B. pertussis. Further an important significance of these models is to identify new components playing an essential role in host-pathogen interactions. In silico deletions can point out such components which can be further analyzed by experimental mutations. KW - Bordetella pertussis KW - Infektion KW - Apoptosis KW - Signaltransduktion KW - Bioinformatik KW - Tuberkelbakterium KW - Biologische Kaskaden KW - Bordetellae KW - M. tuberculosis KW - Apoptose KW - Biological cascades KW - Bordetellae KW - M. tuberculosis KW - Apoptosis Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-17266 ER - TY - THES A1 - Selig, Christian T1 - The ITS2 Database - Application and Extension N2 - Der internal transcribed spacer 2 (ITS2) des ribosomalen Genrepeats ist ein zunehmend wichtiger phylogenetischer Marker, dessen RNA-Sekundärstruktur innerhalb vieler eukaryontischer Organismen konserviert ist. Die ITS2-Datenbank hat zum Ziel, eine umfangreiche Ressource für ITS2-Sequenzen und -Sekundärstrukturen auf Basis direkter thermodynamischer als auch homologiemodellierter RNA-Faltung zu sein. Ergebnisse: (a) Eine komplette Neufassung der ursprünglichen die ITS2-Datenbank generierenden Skripte, angewandt auf einen aktuellen NCBI-Datensatz, deckte mehr als 65.000 ITS2-Strukturen auf. Dies verdoppelt den Inhalt der ursprünglichen Datenbank und verdreifacht ihn, wenn partielle Strukturen mit einbezogen werden. (b) Die Endbenutzer-Schnittstelle wurde neu geschrieben, erweitert und ist jetzt in der Lage, benutzerdefinierte Homologiemodellierungen durchzuführen. (c) Andere möglichen RNA-Strukturaufklärungsmethoden (suboptimales und formenbasiertes Falten) sind hilfreich, können aber Homologiemodellierung nicht ersetzen. (d) Ein Anwendungsfall der ITS2-Datenbank in Zusammenhang mit anderen am Lehrstuhl entwickelten Werkzeugen gab Einblick in die Verwendung von ITS2 für molekulare Phylogenie. N2 - The internal transcribed spacer 2 (ITS2) of the ribosomal gene repeat is an increasingly important phylogenetic marker whose RNA secondary structure is widely conserved across eukaryotic organisms. The ITS2 database aims to be a comprehensive resource on ITS2 sequence and secondary structure, based on direct thermodynamic as well as homology modelled RNA folds. Results: (a) A rebuild of the original ITS2 database generation scripts applied to a current NCBI dataset reveal more than 60,000 ITS2 structures. This more than doubles the contents of the original database and triples it when including partial structures. (b) The end-user interface was rewritten, extended and now features user-defined homology modelling. (c) Other possible RNA structure discovery methods (namely suboptimal and shape folding) prove helpful but are not able to replace homology modelling. (d) A use case of the ITS2 database in conjunction with other tools developed at the department gave insight into molecular phylogenetic analysis with ITS2. KW - Phylogenie KW - Bioinformatik KW - Würzburg / Universität / Lehrstuhl für Bioinformatik KW - Datenbank KW - Perl KW - SQL KW - Trichoplax adhaerens KW - Placozoa KW - RNS KW - S KW - internal transcribed spacer 2 KW - ITS-2 KW - ITS2 KW - Phylogeny KW - Database KW - Perl KW - SQL KW - Placozoa Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-23895 ER - TY - JOUR A1 - Schulze, Katja A1 - Tillich, Ulrich M. A1 - Dandekar, Thomas A1 - Frohme, Marcus T1 - PlanktoVision – an automated analysis system for the identification of phytoplankton JF - BMC Bioinformatics N2 - Background Phytoplankton communities are often used as a marker for the determination of fresh water quality. The routine analysis, however, is very time consuming and expensive as it is carried out manually by trained personnel. The goal of this work is to develop a system for an automated analysis. Results A novel open source system for the automated recognition of phytoplankton by the use of microscopy and image analysis was developed. It integrates the segmentation of the organisms from the background, the calculation of a large range of features, and a neural network for the classification of imaged organisms into different groups of plankton taxa. The analysis of samples containing 10 different taxa showed an average recognition rate of 94.7% and an average error rate of 5.5%. The presented system has a flexible framework which easily allows expanding it to include additional taxa in the future. Conclusions The implemented automated microscopy and the new open source image analysis system - PlanktoVision - showed classification results that were comparable or better than existing systems and the exclusion of non-plankton particles could be greatly improved. The software package is published as free software and is available to anyone to help make the analysis of water quality more reproducible and cost effective. KW - Bioinformatik Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-96395 UR - http://www.biomedcentral.com/1471-2105/14/115 ER - TY - THES A1 - Prada Salcedo, Juan Pablo T1 - Image Processing and other bioinformatic tools for Neurobiology T1 - Bildbearbeitung und andere bioinformatische Werkzeuge für die Neurobiologie N2 - Neurobiology is widely supported by bioinformatics. Due to the big amount of data generated from the biological side a computational approach is required. This thesis presents four different cases of bioinformatic tools applied to the service of Neurobiology. The first two tools presented belong to the field of image processing. In the first case, we make use of an algorithm based on the wavelet transformation to assess calcium activity events in cultured neurons. We designed an open source tool to assist neurobiology researchers in the analysis of calcium imaging videos. Such analysis is usually done manually which is time consuming and highly subjective. Our tool speeds up the work and offers the possibility of an unbiased detection of the calcium events. Even more important is that our algorithm not only detects the neuron spiking activity but also local spontaneous activity which is normally discarded because it is considered irrelevant. We showed that this activity is determinant in the calcium dynamics in neurons and it is involved in important functions like signal modulation and memory and learning. The second project is a segmentation task. In our case we are interested in segmenting the neuron nuclei in electron microscopy images of c.elegans. Marking these structures is necessary in order to reconstruct the connectome of the organism. C.elegans is a great study case due to the simplicity of its nervous system (only 502 neurons). This worm, despite its simplicity has taught us a lot about neuronal mechanisms. There is still a lot of information we can extract from the c.elegans, therein lies the importance of reconstructing its connectome. There is a current version of the c.elegans connectome but it was done by hand and on a single subject which leaves a big room for errors. By automatizing the segmentation of the electron microscopy images we guarantee an unbiased approach and we will be able to verify the connectome on several subjects. For the third project we moved from image processing applications to biological modeling. Because of the high complexity of even small biological systems it is necessary to analyze them with the help of computational tools. The term in silico was coined to refer to such computational models of biological systems. We designed an in silico model of the TNF (Tumor necrosis factor) ligand and its two principal receptors. This biological system is of high relevance because it is involved in the inflammation process. Inflammation is of most importance as protection mechanism but it can also lead to complicated diseases (e.g. cancer). Chronic inflammation processes can be particularly dangerous in the brain. In order to better understand the dynamics that govern the TNF system we created a model using the BioNetGen language. This is a rule based language that allows one to simulate systems where multiple agents are governed by a single rule. Using our model we characterized the TNF system and hypothesized about the relation of the ligand with each of the two receptors. Our hypotheses can be later used to define drug targets in the system or possible treatments for chronic inflammation or lack of the inflammatory response. The final project deals with the protein folding problem. In our organism proteins are folded all the time, because only in their folded conformation are proteins capable of doing their job (with some very few exceptions). This folding process presents a great challenge for science because it has been shown to be an NP problem. NP means non deterministic Polynomial time problem. This basically means that this kind of problems cannot be efficiently solved. Nevertheless, somehow the body is capable of folding a protein in just milliseconds. This phenomenon puzzles not only biologists but also mathematicians. In mathematics NP problems have been studied for a long time and it is known that given the solution to one NP problem we could solve many of them (i.e. NP-complete problems). If we manage to understand how nature solves the protein folding problem then we might be able to apply this solution to many other problems. Our research intends to contribute to this discussion. Unfortunately, not to explain how nature solves the protein folding problem, but to explain that it does not solve the problem at all. This seems contradictory since I just mentioned that the body folds proteins all the time, but our hypothesis is that the organisms have learned to solve a simplified version of the NP problem. Nature does not solve the protein folding problem in its full complexity. It simply solves a small instance of the problem. An instance which is as simple as a convex optimization problem. We formulate the protein folding problem as an optimization problem to illustrate our claim and present some toy examples to illustrate the formulation. If our hypothesis is true, it means that protein folding is a simple problem. So we just need to understand and model the conditions of the vicinity inside the cell at the moment the folding process occurs. Once we understand this starting conformation and its influence in the folding process we will be able to design treatments for amyloid diseases such as Alzheimer's and Parkinson's. In summary this thesis project contributes to the neurobiology research field from four different fronts. Two are practical contributions with immediate benefits, such as the calcium imaging video analysis tool and the TNF in silico model. The neuron nuclei segmentation is a contribution for the near future. A step towards the full annotation of the c.elegans connectome and later for the reconstruction of the connectome of other species. And finally, the protein folding project is a first impulse to change the way we conceive the protein folding process in nature. We try to point future research in a novel direction, where the amino code is not the most relevant characteristic of the process but the conditions within the cell. N2 - Neurobiologie wird durch Bioinformatik unterstützt, aufgrund der großen Datenmengen, die von biologischer Seite her anfallen, bedarf es eines rechnerischen Ansatzes, um diese Daten sinnvoll zu interpretieren. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation werden vier Werkzeuge aus dem Bereich der Bioinformatik für die Anwendung in der Neurobiologie vorgestellt. Die ersten beiden Werkzeuge gehören zum Bereich der digitalen Bildverarbeitung. Das erste Werkzeug nutzt einen Algorithmus basierend auf der Wavelet-Transformation, um Calciumaktivität in Neuronenkulturen zu bewerten. Hierzu wurde Open-Source-Software entwickelt, die Neurobiologen bei der Analyse von Videoaufnahmen unterstützt. Diese Analyse wird herkömmlicherweise manuell vorgenommen, sodass der Prozess zeitintensiv und sehr subjektiv ist. Die entwickelte Software beschleunigt den Arbeitsprozess und ermöglicht eine unverzerrte Detektion der Ereignisse in Bezug auf Calcium. Von noch größerer Bedeutsamkeit ist die Tatsache, dass der entwickelte Algorithmus nicht nur neuronale Spiking-Aktivität detektiert, sondern auch lokale Spontanaktivität, die herkömmlicherweise als irrelevant betrachtet und daher verworfen wird. Wir konnten zeigen, dass diese Spontanaktivität hohe Relevanz für die Dynamik von Calcium in den Neuronen besitzt und wahrscheinlich an wichtigen Funktionen beteiligt ist, wie der Signalmodulation, Lernen und Gedächtnis. Beim zweiten Projekt handelt es sich um eine Segmentierungsaufgabe. Wir sind daran interessiert, die neuronalen Zellkerne in elektromikroskopischen Aufnahmen des C.elegans zu segmentieren. Die Kennzeichnung dieser Struktur ist notwendig, um das Konnektom dieses Organismus zu rekonstruieren. Als Studienobjekt eignet sich C.elegans aufgrund der Simplizität seines Nervensystems (er besteht lediglich aus 502 Neuronen). Trotz der Simplizität des Nervensystems dieses Wurms konnten wichtige Erkenntnisse im Hinblick auf neuronale Mechanismen durch die Untersuchung dieses Modellorganismus gewonnen werden. Daher ist die Bestimmung des Konnektoms bedeutsam. Es existiert bereits eine Version des Konnektoms, doch diese wurde händig für lediglich ein Subjekt rekonstruiert und ist daher möglicherweise fehlerbehaftet. Die automatisierte Segmentierung der elektronenmikroskopischen Aufnahmen ermöglicht einen weniger verzerrten Ansatz, der zudem die Verifizierung an mehreren Subjekten gestattet. Das dritte Projekt dieser Dissertation ist ein Projekt zur Modellierung und Simulation eines biologischen Systems. Aufgrund der hohen Komplexität selbst kleinster biologischer Systeme ist die computergestützte Analyse notwendig. Der Begriff in silico wurde für die computergestützte Simulation biologischer Systeme geprägt. Wir haben ein in silico Modell des TNF (Tumornekrosefaktor) Ligand und seiner zwei Hauptrezeptoren entwickelt. Dieses biologische System ist von hoher Bedeutsamkeit, da es am Entzündungsprozess beteiligt ist, der höchste Wichtigkeit als Schutzmechanismus hat, aber es kann auch komplizierte Erkrankungen auslösen (beispielsweise Krebs), falls es zu einer chronischen Entzündungsreaktion kommt. Derartige Entzündungsprozesse können besonders gefährlich im Gehirn sein. Das System muss eine schwierige Balance zwischen protektiver Funktion und möglicher Krankheitsursache behalten. Um die Dynamiken besser zu verstehen, die das TNF System leiten, haben wir ein Modell mittels der BioNetGen Sprache erstellt. Diese regelbasierte Sprache ermöglicht es ein System zu simulieren, in dem multiple Agenten geleitet werden von einer Regel. Mithilfe unseres Modells charakterisieren wir das TNF System und stellen Hypothesen über die Beziehung des Liganden mit den beiden Rezeptoren auf. Diese Hypothesen können später genutzt werden, um mögliche Ziele im System für Arzneimittel, mögliche Behandlungen für chronische Entzündungen oder das Fehlen einer Entzündungsreaktion zu bestimmen. Im abschießenden Projekt wird das Proteinfaltungsproblem behandelt. In unserem Organismus werden ständig Proteine gefaltet, denn nur im gefalteten Zustand können sie ihrer Aufgabe nachkommen (mit sehr wenigen Ausnahmen). Dieser Faltungsprozess stellt eine große Herausforderung für die Wissenschaft dar, weil gezeigt wurde, dass der Faltungsprozess ein NP Problem ist. NP steht dabei für nichtdeterministisch polynomielles Zeitproblem. Dies bedeutet im Grunde, dass es nicht effizient gelöst werden kann. Nichtsdestotrotz ist der Körper in der Lage, ein Protein in Millisekunden zu falten. Dieses Phänomen stellt nicht nur Biologen sondern auch Mathematiker vor Rätsel. In der Mathematik wurde diese Probleme schon lange studiert und es ist bekannt, dass die Kenntnis der Lösung eines NP Problems die Lösung vieler bedeuten würde (insbesondere NP-kompletter Probleme). Daher ist die Idee, dass viele Probleme gelöst werden könnten, durch das Verständnis davon, wie die Natur das Problem löst. Unsere Forschung zielt darauf ab, zu dieser Diskussion beizutragen, allerdings nicht durch die Erklärung davon, wie die Natur das Problem löst, sondern durch die Erklärung, dass die Natur das Problem nicht löst. Dies scheint zunächst widersprüchlich, da der Körper ständig Proteine faltet. Unsere Hypothese besagt jedoch, dass der Organismus gelernt hat, eine vereinfachte Version des NP Problems zu lösen. Die Natur löst das Problem nicht in seiner vollen Komplexität, sondern nur eine kleine Instanz davon. Eine Instanz, die ein konvexes Optimierungsproblem darstellt. Wir formulieren das Proteinfaltungsproblem als konvexes Optimierungsproblem und zur Illustrierung unserer Behauptung nutzen wir theoretische Beispiele. Wenn die Hypothese zutrifft, bedeutet dies, dass das Proteinfaltungsproblem ein einfaches ist und wir müssen lediglich die Ausgangskonstellation der Umgebung in der Zelle verstehen und modellieren, in dem Moment in dem die Faltung passiert. Sobald wir die Ausgangskonstellation und den Einfluss auf den Faltungsprozess verstehen, können wir Behandlungen für Amyloid-Krankheiten, wie Alzheimer-Demenz und Morbus Parkinson entwickeln. Zusammenfassend trägt die vorliegende Dissertation zu neurobiologischer Forschung durch vier Ansätze bei. Zwei sind praktische Beiträge mit sofortigem Nutzen für die Forschung, dazu zählen das Videoanalyse Tool für Calcium Aufnahmen und das TNF in silico Modell. Die neuronale Zellkernsegmentierung ist ein Beitrag für die nahe Zukunft – ein Schritt zur Vervollständigung des Konnektoms des C.elegans und langfristig zur Rekonstruktion der Konnektome anderer Spezies. Und schließlich ist das Proteinfaltungsprojekt ein erster Impuls den Proteinfaltungsprozess anders zu denken. Wir versuchen zukünftige Forschung in eine andere Richtung zu lenken, wobei nicht der Aminosäurecode das relevanteste Charakteristikum des Prozesses ist, sondern vielmehr die Bedingungen innerhalb der Zelle. KW - Bildverarbeitung KW - Neurobiologie KW - Model simulation KW - Protein folding KW - Bioinformatik KW - Image Processing KW - Simulation Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157721 ER - TY - THES A1 - Pils, Birgit T1 - Insights into the evolution of protein domains give rise to improvements of function prediction T1 - Untersuchung der Evolution von Proteindomänen führt zu Neuerungen in ihrer Funktionsvorhersage N2 - The growing number of uncharacterised sequences in public databases has turned the prediction of protein function into a challenging research field. Traditional annotation methods are often error-prone due to the small subset of proteins with experimentally verified function. Goal of this thesis was to analyse the function and evolution of protein domains in order to understand molecular processes in the cell. The focus was on signalling domains of little understood function, as well as on functional sites of protein domains in general. Glucosaminidases (GlcNAcases) represent key enzymes in signal transduction pathways. Together with glucosamine transferases, they serve as molecular switches, similar to kinases and phosphatases. Little was known about the molecular function and structure of the GlcNAcases. In this thesis, the GlcNAcases were identified as remote homologues of N-acetyltransferases. By comparing the homologous sequences, I was able to predict functional sites of the GlcNAcase family and to identify the GlcNAcases as the first family member of the acetyltransferase superfamily with a distinct catalytic mechanism, which is not involved in the transfer of acetyl groups. In a similar approach, the sensor domain of a plant hormone receptor was studied. I was able to predict putative ligand-binding sites by comparing evolutionary constraints in functionally diverged subfamilies. Most of the putative ligand-binding sites have been experimentally confirmed in the meantime. Due to the importance of enzymes involved in cellular signalling, it seems impossible to find substitutions of catalytic amino acids that turn them catalytically inactive. Nevertheless, by scanning catalytic positions of the protein tyrosine phosphatase families, I found many inactive domains among single domain and tandem domain phosphatases in metazoan proteomes. In addition, I found that inactive phosphatases are conserved throughout evolution, which led to the question about the function of these catalytically inactive phosphatase domains. An analysis of evolutionary site rates of amino acid substitutions revealed a cluster of conserved residues in the apparently redundant domain of tandem phosphatases. This putative regulatory center might be responsible for the experimentally verified dimerization of the active and inactive domain in order to control the catalytic activity of the active phosphatase domain. Moreover, I detected a subgroup of inactive phosphatases, which presumably functions in substrate recognition, based on different evolutionary site rates within the phosphatase family. The characterization of these new regulatory modules in the phosphatase family raised the question whether inactivation of enzymes is a more general evolutionary mechanism to enlarge signalling pathways and whether inactive domains are also found in other enzyme families. A large-scale analysis of substitutions at catalytic positions of enzymatic domains was performed in this work. I identified many domains with inactivating substitutions in various enzyme families. Signalling domains harbour a particular high occurrence of catalytically inactive domains indicating that these domains have evolved to modulate existing regulatory pathways. Furthermore, it was shown that inactivation of enzymes by single substitutions happened multiple times independently in evolution. The surprising variability of amino acids at catalytic positions was decisive for a subsequent analysis of the diversity of functional sites in general. Using functional residues extracted from structural complexes I could show that functional sites of protein domains do not only vary in their type of amino acid but also in their structural location within the domain. In the process of evolution, protein domains have arisen from duplication events and subsequently adapted to new binding partners and developed new functions, which is reflected in the high variability of functional sites. However, great differences exist between domain families. The analysis demonstrated that functional sites of nuclear domains are more conserved than functional sites of extracellular domains. Furthermore, the type of ligand influences the degree of conservation, for example ion binding sites are more conserved than peptide binding sites. The work presented in this thesis has led to the detection of functional sites in various protein domains involved in signalling pathways and it has resulted in insights into the molecular function of those domains. In addition, properties of functional sites of protein domains were revealed. This knowledge can be used in the future to improve the prediction of protein function and to identify functional sites of proteins. N2 - Durch den rasanten Anstieg unbekannter Proteinsequenzen in öffentlichen Datenbanken ist die Vorhersage der Proteinfunktion zu einem herausfordernden Forschungsgebiet geworden. Herkömmliche Annotationsmethoden sind häufig fehlerhaft, da nur einem kleinen Teil der Proteine experimentell eine Funktion zugewiesen werden konnte. Ziel der hier vorliegenden Arbeit war es, die Funktion und Evolution von Proteindomänen in Hinblick auf die molekularen Vorgänge innerhalb der Zelle zu untersuchen. Der Schwerpunkt lag auf Signaldomänen mit unbekannter Funktion und auf funktionell wichtigen Positionen in Domänen. Glucosaminidasen (GlcNAcasen) spielen eine wichtige Rolle in Signaltransduktionswegen. Zusammen mit den Glucosamintransferasen dienen sie als molekulare Schalter, ähnlich den Kinasen und Phosphatasen, jedoch war sehr wenig über ihre molekulare Funktion, sowie über ihre Struktur bekannt. In dieser Studie wurde die entfernte Verwandtschaft der GlcNAcasen zu den Acetyltransferasen gezeigt. Durch den Vergleich von homologen Sequenzen konnte ich funktionelle Positionen vorhersagen und die GLcNAcasen als erstes Mitglied der Acetyltransferasen-Superfamilie mit einem neuen katalytischen Mechanismus identifizieren, der nicht den Transfer von Acetylgruppen vermittelt. In einem ähnlichen Ansatz wurde die Sensordomäne eines Hormonrezeptors aus Pflanzen untersucht. Dabei konnte ich durch den Vergleich von evolutiven Zwängen in funktionell unterschiedlichen Subfamilien Liganden-bindende Positionen bestimmen. Die meisten dieser Vorhersagen wurden inzwischen experimentell bestätigt. Aufgrund der entscheidenden Bedeutung von enzymatischen Domänen in Signaltransduktionsprozessen erscheint es unmöglich, Substitutionen von katalytischen Aminosäuren zu finden, die die Domäne inaktivieren würden. Dennoch habe ich in einer Analyse der katalytischen Positionen in der Proteintyrosinphosphatase-Familie viele inaktive Domänen in Einzel- und Tandem-Domänen-Phosphatasen in den Proteomen von Metazoa gefunden. Ich habe zusätzlich beobachtet, dass die inaktiven Domänen in der Evolution konserviert sind, was die Frage aufwirft, welche Funktion diese katalytisch inaktiven Domänen haben. Eine Analyse der Evolutionsraten von Aminosäuresubstitutionen identifizierte eine Ansammlung von konservierten Positionen in der scheinbar überflüssigen inaktiven Domäne von Tandemphosphatasen. Dieser möglicherweise regulatorische Bereich könnte für die Dimerisierung der aktiven und inaktiven Domäne verantwortlich sein, welche experimentell nachgewiesen wurde, sowie für die Regulation der katalytischen Aktivität der Phosphatasedomäne. Außerdem habe ich durch die unterschiedlichen Evolutionsraten eine Untergruppe der inaktiven Phosphatasen entdeckt, die wahrscheinlich an der Substraterkennung beteiligt ist. Die Charakterisierung dieser neuen regulatorischen Module in der Phosphatase- Familie führte zu der Frage, ob die Inaktivierung von Enzymen ein allgemeiner Mechanismus in der Evolution ist, um Signaltransduktionswege zu erweitern, und ob es auch in anderen Enzymfamilien inaktive Domänen gibt. Dazu wurde eine umfassende Analyse durchgeführt, um Substitutionen an katalytischen Positionen in enzymatischen Domänen zu untersuchen. Ich habe in vielen Domänen aus unterschiedlichen Enzymfamilien inaktivierende Substitutionen gefunden. Einen besonders hohen Anteil an katalytisch inaktiven Domänen gibt es in Signaldomänen, was zeigt, daß diese Domänen entstanden sind, um existierende regulatorische Netze zu modifizieren. Es konnte ferner gezeigt werden, daß die Inaktivierung von Enzymen durch einzelne Subsitutionen mehrmals unabhängig voneinander in der Evolution stattgefunden hat. Die Variabilität von Aminosäuren an katalytischen Positionen war ausschlaggebend für eine anschließende, allgemeinere Analyse von funktionellen Positionen. Mit Hilfe von funktionellen Positionen, die aus strukturellen Komplexen extrahiert wurden, konnte ich zeigen, dass funktionelle Positionen nicht nur in der Aminosäure, sondern auch in ihrer Lokalisation innerhalb der Struktur variieren. Im Laufe der Evolution haben sich Domänen aus Duplikationsprozessen gebildet, sich neuen Bindungspartnern angepasst und neue Funktionen entwickelt, was sich nun in der hohen Variabilität ihrer funktionellen Positionen widerspiegelt. Dennoch gibt es große Unterschiede zwischen Domänenfamilien. Die Analyse hat gezeigt, dass funktionelle Positionen von nuklearen Domänen viel stärker konserviert sind, als jene von extrazellulären Domänen. Die hier vorgestellte Studie beschreibt funktionelle Positionen in verschiedenen an Signaltransduktionswegen beteiligten Proteindomänen und liefert Einblicke in ihre molekulare Funktion. Außerdem wurden Eigenschaften von funktionell wichtigen Positionen aufgezeigt. Diese Erkenntnisse können in Zukunft zur Optimierung der Vorhersage von Proteinfunktionen und zur Identifikation von funktionellen Positionen genutzt werden. KW - Domäne KW - Funktion KW - Bioinformatik KW - Protein KW - Domäne KW - Funktionelle Positionen KW - Bioinformatik KW - Evolution KW - Protein KW - Domain KW - Functional Sites KW - Bioinformatics KW - Evolution Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-16805 ER -