TY - THES A1 - Breitenbach, Tim T1 - A mathematical optimal control based approach to pharmacological modulation with regulatory networks and external stimuli T1 - Ein auf mathematischer Optimalkontrolle basierender Ansatz für pharmakologische Modulation mit regulatorischen Netzwerken und externen Stimuli N2 - In this work models for molecular networks consisting of ordinary differential equations are extended by terms that include the interaction of the corresponding molecular network with the environment that the molecular network is embedded in. These terms model the effects of the external stimuli on the molecular network. The usability of this extension is demonstrated with a model of a circadian clock that is extended with certain terms and reproduces data from several experiments at the same time. Once the model including external stimuli is set up, a framework is developed in order to calculate external stimuli that have a predefined desired effect on the molecular network. For this purpose the task of finding appropriate external stimuli is formulated as a mathematical optimal control problem for which in order to solve it a lot of mathematical methods are available. Several methods are discussed and worked out in order to calculate a solution for the corresponding optimal control problem. The application of the framework to find pharmacological intervention points or effective drug combinations is pointed out and discussed. Furthermore the framework is related to existing network analysis tools and their combination for network analysis in order to find dedicated external stimuli is discussed. The total framework is verified with biological examples by comparing the calculated results with data from literature. For this purpose platelet aggregation is investigated based on a corresponding gene regulatory network and associated receptors are detected. Furthermore a transition from one to another type of T-helper cell is analyzed in a tumor setting where missing agents are calculated to induce the corresponding switch in vitro. Next a gene regulatory network of a myocardiocyte is investigated where it is shown how the presented framework can be used to compare different treatment strategies with respect to their beneficial effects and side effects quantitatively. Moreover a constitutively activated signaling pathway, which thus causes maleficent effects, is modeled and intervention points with corresponding treatment strategies are determined that steer the gene regulatory network from a pathological expression pattern to physiological one again. N2 - In dieser Arbeit werden Modelle für molekulare Netzwerke bestehend aus gewöhnlichen Differentialgleichungen durch Terme erweitert, die die Wechselwirkung zwischen dem entsprechenden molekularen Netzwerk und der Umgebung berücksichtigen, in die das molekulare Netzwerk eingebettet ist. Diese Terme modellieren die Effekte von externen Stimuli auf das molekulare Netzwerk. Die Nutzbarkeit dieser Erweiterung wird mit einem Modell der circadianen Uhr demonstriert, das mit gewissen Termen erweitert wird und Daten von mehreren verschiedenen Experimenten zugleich reproduziert. Sobald das Modell einschließlich der externen Stimuli aufgestellt ist, wird eine Grundstruktur entwickelt um externe Stimuli zu berechnen, die einen gewünschten vordefinierte Effekt auf das molekulare Netzwerk haben. Zu diesem Zweck wird die Aufgabe, geeignete externe Stimuli zu finden, als ein mathematisches optimales Steuerungsproblem formuliert, für welches, um es zu lösen, viele mathematische Methoden zur Verfügung stehen. Verschiedene Methoden werden diskutiert und ausgearbeitet um eine Lösung für das entsprechende optimale Steuerungsproblem zu berechnen. Auf die Anwendung dieser Grundstruktur pharmakologische Interventionspunkte oder effektive Wirkstoffkombinationen zu finden, wird hingewiesen und diese diskutiert. Weiterhin wird diese Grundstruktur in Bezug zu existierenden Netzwerkanalysewerkzeugen gesetzt und ihre Kombination für die Netzwerkanalyse diskutiert um zweckbestimmte externe Stimuli zu finden. Die gesamte Grundstruktur wird mit biologischen Beispielen verifiziert, indem man die berechneten Ergebnisse mit Daten aus der Literatur vergleicht. Zu diesem Zweck wird die Blutplättchenaggregation untersucht basierend auf einem entsprechenden genregulatorischen Netzwerk und damit assoziierte Rezeptoren werden detektiert. Weiterhin wird ein Wechsel von einem T-Helfer Zelltyp in einen anderen in einer Tumorumgebung analysiert, wobei fehlende Agenzien berechnet werden um den entsprechenden Wechsel in vitro zu induzieren. Als nächstes wird ein genregulatorisches Netzwerk eines Myokardiozyten untersucht, wobei gezeigt wird wie die präsentierte Grundstruktur genutzt werden kann um verschiedene Behandlungsstrategien in Bezug auf ihre nutzbringenden Wirkungen und Nebenwirkungen quantitativ zu vergleichen. Darüber hinaus wird ein konstitutiv aktivierter Signalweg, der deshalb unerwünschte Effekte verursacht, modelliert und Interventionspunkte mit entsprechenden Behandlungsstrategien werden bestimmt, die das genregulatorische Netzwerk wieder von einem pathologischen Expressionsmuster zu einem physiologischen steuern. KW - Bioinformatik KW - systematic drug targeting KW - optimal drug combination KW - disease modelling KW - external stimuli KW - intervention point analyzing KW - Molekülsystem KW - Reiz Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-174368 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 - 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 - JOUR A1 - Dandekar, Thomas A1 - Liang, Chunguang A1 - Krüger, Beate T1 - GoSynthetic database tool to analyse natural and engineered molecular processes JF - Database N2 - An essential topic for synthetic biologists is to understand the structure and function of biological processes and involved proteins and plan experiments accordingly. Remarkable progress has been made in recent years towards this goal. However, efforts to collect and present all information on processes and functions are still cumbersome. The database tool GoSynthetic provides a new, simple and fast way to analyse biological processes applying a hierarchical database. Four different search modes are implemented. Furthermore, protein interaction data, cross-links to organism-specific databases (17 organisms including six model organisms and their interactions), COG/KOG, GO and IntAct are warehoused. The built in connection to technical and engineering terms enables a simple switching between biological concepts and concepts from engineering, electronics and synthetic biology. The current version of GoSynthetic covers more than one million processes, proteins, COGs and GOs. It is illustrated by various application examples probing process differences and designing modifications. KW - Bioinformatik Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-97023 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 - Förster, Frank T1 - Making the most of phylogeny: Unique adaptations in tardigrades and 216374 internal transcribed spacer 2 structures T1 - Einzigartige Anpassungen in Tardigraden und 216374 "internal transcribed spacer 2" Strukturen N2 - The phylum Tardigrada consists of about 1000 described species to date. The animals live in habitats within marine, freshwater and terrestrial ecosystems allover the world. Tardigrades are polyextremophiles. They are capable to resist extreme temperature, pressure or radiation. In the event of desiccation, tardigrades enter a so-called tun stage. The reason for their great tolerance capabilities against extreme environmental conditions is not discovered yet. Our Funcrypta project aims at finding answers to the question what mechanisms underlie these adaption capabilities particularly with regard to the species Milnesium tardigradum. The first part of this thesis describes the establishment of expressed sequence tags (ESTs) libraries for different stages of M. tardigradum. From proteomics data we bioinformatically identified 144 proteins with a known function and additionally 36 proteins which seemed to be specific for M. tardigradum. The generation of a comprehensive web-based database allows us to merge the proteome and transcriptome data. Therefore we created an annotation pipeline for the functional annotation of the protein and nucleotide sequences. Additionally, we clustered the obtained proteome dataset and identified some tardigrade-specific proteins (TSPs) which did not show homology to known proteins. Moreover, we examined the heat shock proteins of M. tardigradum and their different expression levels depending on the actual state of the animals. In further bioinformatical analyses of the whole data set, we discovered promising proteins and pathways which are described to be correlated with the stress tolerance, e.g. late embryogenesis abundant (LEA) proteins. Besides, we compared the tardigrades with nematodes, rotifers, yeast and man to identify shared and tardigrade specific stress pathways. An analysis of the 50 and 30 untranslated regions (UTRs) demonstrates a strong usage of stabilising motifs like the 15-lipoxygenase differentiation control element (15-LOX-DICE) but also reveals a lack of other common UTR motifs normally used, e.g. AU rich elements. The second part of this thesis focuses on the relatedness between several cryptic species within the tardigrade genus Paramacrobiotus. Therefore for the first time, we used the sequence-structure information of the internal transcribed spacer 2 (ITS2) as a phylogenetic marker in tardigrades. This allowed the description of three new species which were indistinguishable using morphological characters or common molecular markers like the 18S ribosomal ribonucleic acid (rRNA) or the Cytochrome c oxidase subunit I (COI). In a large in silico simulation study we also succeeded to show the benefit for the phylogenetic tree reconstruction by adding structure information to the ITS2 sequence. Next to the genus Paramacrobiotus we used the ITS2 to corroborate a monophyletic DO-group (Sphaeropleales) within the Chlorophyceae. Additionally we redesigned another comprehensive database—the ITS2 database resulting in a doubled number of sequence-structure pairs of the ITS2. In conclusion, this thesis shows the first insights (6 first author publications and 4 coauthor publications) into the reasons for the enormous adaption capabilities of tardigrades and offers a solution to the debate on the phylogenetic relatedness within the tardigrade genus Paramacrobiotus. N2 - Der Tierstamm Tardigrada besteht aus derzeitig etwa 1000 beschriebenen Arten. Die Tiere leben in Habitaten in marinen, limnischen und terrestrischen Ökosystemen auf der ganzen Welt. Tardigraden sind polyextremophil. Sie können extremer Temperatur, Druck oder Strahlung widerstehen. Beim Austrocknen bilden sie ein so genanntes Tönnchenstadium. Der Grund für die hohe Toleranz gegenüber extremen Umweltbedingungen ist bis jetzt nicht aufgeklärt worden. Unser Funcrypta Projekt versucht Antworten darauf zu finden, was die hinter dieser Anpassungsfähigkeit liegenden Mechanismen sind. Dabei steht die Art Milnesium tardigradum im Mittelpunkt. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt die Etablierung einer expressed sequence tags (ESTs) Bibliothek für verschiedene Stadien von M. tardigradum. Aus unseren Proteomansatz konnten wir bislang 144 Proteine bioinformatisch identifizieren, denen eine Funktion zugeordnet werden konnte. Darüber hinaus wurden 36 Proteine gefunden, welche spezifisch für M. tardigradum zu sein scheinen. Die Erstellung einer umfassenden internetbasierenden Datenbank erlaubt uns die Verknüpfung der Proteom und Transkriptomdaten. Dafür wurde eine Annotations-Pipeline erstellt um den Sequenzen Funktionen zuordnen zu können. Außerdem wurden die erhaltenen Proteindaten von uns geclustert. Dabei konnten wir einige Tardigraden-spezifische Proteine (tardigrade-specific protein, TSP) identifizieren die keinerlei Homologie zu bekannten Proteinen zeigen. Außerdem untersuchten wir die Hitze-Schock-Proteine von M. tardigradum und deren differenzielle Expression in Abhängigkeit vom Stadium der Tiere. In weiteren bioinformatischen Analysen konnten wir viel versprechende Proteine und Stoffwechselwege entdecken für die beschrieben ist, dass sie mit Stressreaktionen in Verbindung stehen, beispielsweise late embryogenesis abundant (LEA) Proteine. Des Weiteren verglichen wir Tardigraden mit Nematoden, Rotatorien, Hefe und dem Menschen, um gemeinsame und Tardigraden-spezifische Stoffwechselwege identifizieren zu können. Analysen der 50 und 30 untranslatierten Bereiche zeigen eine verstärkte Nutzung von stabilisierenden Motiven, wie dem 15-lipoxygenase differentiation control element (LEA). Im Gegensatz dazu werden häufig benutzte Motive, wie beispielsweise AU-reiche Bereiche, gar nicht gefunden. Der zweite Teil der Doktorarbeit beschäftigt sich mit den Verwandtschaftsverhältnissen einiger kryptischer Arten in der Tardigradengattung Paramacrobiotus. Hierfür haben wir, zum ersten Mal in Tardigraden, die Sequenz-Struktur-Informationen der internal transcribed spacer 2 Region als phylogenetischen Marker verwendet. Dies erlaubte uns die Beschreibung von drei neuen Arten, welche mit klassischen morphologischen Merkmalen oder anderen molekularen Markern wie 18S ribosomaler RNA oder Cytochrome c oxidase subunit I (COI) nicht unterschieden werden konnten. In einer umfangreichen in silico Simulationsstudie zeigten wir den Vorteil der bei der Rekonstruktion phylogenetischer Bäume unter der Hinzunahme der Strukturinformationen zur Sequenz der ITS2 entsteht. ITS2 Sequenz-Struktur-Informationen wurden außerdem auch dazu benutzt, eine monophyletische DO-Gruppe (Sphaeropleales) in den Chlorophyceae zu bestätigen. Zusätzlich haben wir eine umfassende Datenbank, die ITS2-Datenbank, überarbeitet. Dadurch konnten die Sequenz-Struktur-Informationen verdoppelt werden, die in dieser Datenbank verfügbar sind. Die vorliegende Doktorarbeit zeigt erste Einblicke (6 Erstautor- und 4 Koautor-Publikationen) in die Ursachen für die hervorragende Anpassungsfähigkeit der Tardigraden und beschreibt die erfolgreiche Aufklärung der Verwandtschaftsverhältnisse in der Tardigradengattung Paramacrobiotus. KW - Phylogenie KW - Bioinformatik KW - Würzburg / Universität / Lehrstuhl für Bioinformatik KW - Anpassung KW - Datenbank KW - ITS2 KW - Marker KW - Tardigraden KW - Bärtierchen KW - ITS2 KW - Marker KW - Tardigrades KW - Waterbear Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-51466 ER - TY - THES A1 - Beisser, Daniela T1 - Integrated functional analysis of biological networks T1 - Integrierte funktionelle Analyse biologischer Netzwerke N2 - In recent years high-throughput experiments provided a vast amount of data from all areas of molecular biology, including genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics. Its analysis using bioinformatics methods has developed accordingly, towards a systematic approach to understand how genes and their resulting proteins give rise to biological form and function. They interact with each other and with other molecules in highly complex structures, which are explored in network biology. The in-depth knowledge of genes and proteins obtained from high-throughput experiments can be complemented by the architecture of molecular networks to gain a deeper understanding of biological processes. This thesis provides methods and statistical analyses for the integration of molecular data into biological networks and the identification of functional modules, as well as its application to distinct biological data. The integrated network approach is implemented as a software package, termed BioNet, for the statistical language R. The package includes the statistics for the integration of transcriptomic and functional data with biological networks, the scoring of nodes and edges of these networks as well as methods for subnetwork search and visualisation. The exact algorithm is extensively tested in a simulation study and outperforms existing heuristic methods for the calculation of this NP-hard problem in accuracy and robustness. The variability of the resulting solutions is assessed on perturbed data, mimicking random or biased factors that obscure the biological signal, generated for the integrated data and the network. An optimal, robust module can be calculated using a consensus approach, based on a resampling method. It summarizes optimally an ensemble of solutions in a robust consensus module with the estimated variability indicated by confidence values for the nodes and edges. The approach is subsequently applied to two gene expression data sets. The first application analyses gene expression data for acute lymphoblastic leukaemia (ALL) and differences between the subgroups with and without an oncogenic BCR/ABL gene fusion. In a second application gene expression and survival data from diffuse large B-cell lymphomas are examined. The identified modules include and extend already existing gene lists and signatures by further significant genes and their interactions. The most important novelty is that these genes are determined and visualised in the context of their interactions as a functional module and not as a list of independent and unrelated transcripts. In a third application the integrative network approach is used to trace changes in tardigrade metabolism to identify pathways responsible for their extreme resistance to environmental changes and endurance in an inactive tun state. For the first time a metabolic network approach is proposed to detect shifts in metabolic pathways, integrating transcriptome and metabolite data. Concluding, the presented integrated network approach is an adequate technique to unite high-throughput experimental data for single molecules and their intermolecular dependencies. It is flexible to apply on diverse data, ranging from gene expression changes over metabolite abundances to protein modifications in a combination with a suitable molecular network. The exact algorithm is accurate and robust in comparison to heuristic approaches and delivers an optimal, robust solution in form of a consensus module with confidence values. By the integration of diverse sources of information and a simultaneous inspection of a molecular event from different points of view, new and exhaustive insights into biological processes can be acquired. N2 - In den letzten Jahren haben Hochdurchsatz-Experimente gewaltige Mengen an molekularbiologischen Daten geliefert, angefangen mit dem ersten sequenzierten Genom von Haemophilus influenzae im Jahr 1995 und dem menschlichen Genom im Jahr 2001. Mittlerweile umfassen die resultierenden Daten neben der Genomik die Bereiche der Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik. Die Analyse der Daten mithilfe von bioinformatischen Methoden hat sich entsprechend mit verändert und weiterentwickelt. Durch neuartige, systembiologische Ansätze versucht man zu verstehen, wie Gene und die aus ihnen resultierenden Proteine, biologische Formen und Funktionen entstehen lassen. Dabei interagieren sie miteinander und mit anderen Molekülen in hoch komplexen Strukturen, welche durch neue Ansätze der Netzwerkbiologie untersucht werden. Das tiefgreifende Wissen über einzelne Moleküle, verfügbar durch Hochdurchsatz-Technologien, kann komplementiert werden durch die Architektur und dynamischen Interaktionen molekularer Netzwerke und somit ein umfassenderes Verständnis biologischer Prozesse ermöglichen. Die vorliegende Dissertation stellt Methoden und statistische Analysen zur Integration molekularer Daten in biologische Netzwerke, Identifikation robuster, funktionaler Subnetzwerke sowie die Anwendung auf verschiedenste biologische Daten vor. Der integrative Netzwerkansatz wurde als ein Softwarepaket, BioNet, in der statistischen Programmiersprache R implementiert. Das Paket beinhaltet statistische Verfahren zur Integration transkriptomischer und funktionaler Daten, die Gewichtung von Knoten und Kanten in biologischen Netzwerken sowie Methoden zur Suche signifikanter Bereiche, Module, und deren Visualisierung. Der exakte Algorithmus wird ausführlich in einer Simulationsstudie getestet und übertrifft heuristische Methoden zur Lösung dieses NP-vollständigen Problems in Genauigkeit und Robustheit. Die Variabilität der resultierenden Lösungen wird bestimmt anhand von gestörten integrierten Daten und gestörten Netzwerken, welche zufällige und verzerrende Einflüsse darstellen, die die Daten verrauschen. Ein optimales, robustes Modul kann durch einen Konsensusansatz bestimmt werden. Basierend auf einer wiederholten Stichprobennahme der integrierten Daten, wird ein Ensemble von Lösungen erstellt, aus welchem sich das robuste und optimale Konsensusmodul berechnen lässt. Zusätzlich erlaubt dieser Ansatz eine Schätzung der Variabilität des Konsensusmoduls und die Berechnung von Konfidenzwerte für Knoten und Kanten. Der Ansatz wird anschließend auf zwei Genexpressionsdatensätze angewandt. Die erste Anwendung untersucht Genexpressionsdaten für akute lymphoblastische Leukämie (ALL) und analysiert Unterschiede in Subgruppen mit und ohne BRC/ABL Genfusion. Die zweite Anwendung wertet Genexpressions- und Lebenszeitdaten für diffuse großzellige B-Zell Lymphome (DLBCL) aus, beruhend auf molekularen Unterschieden zwischen zwei DLBCL Subtypen mit unterschiedlicher Malignität. In einer dritten Anwendung wird der integrierte Netzwerkansatz benutzt, um Veränderungen im Metabolismus von Tardigraden aufzuspüren und Signalwege zu identifizieren, welche für die extreme Anpassungsfähigkeit an wechselnde Umweltbedingungen und Überdauerung in einem inaktiven Tönnchenstadium verantwortlich sind. Zum ersten Mal wird dafür ein metabolischer Netzwerkansatz vorgeschlagen, der metabolische Veränderungen durch die Integration von metabolischen und transkriptomischen Daten bestimmt. Abschließend ist zu bemerken, dass die präsentierte integrierte Netzwerkanalyse eine adäquate Technik ist, um experimentelle Daten aus Hochdurchsatz-Methoden, die spezialisiert auf eine Molekülart sind, mit ihren intermolekularen Wechselwirkungen und Abhängigkeiten in Verbindung zu bringen. Sie ist flexibel in der Anwendung auf verschiedenste Daten, von der Analyse von Genexpressionsveränderungen, über Metabolitvorkommen bis zu Proteinmodifikationen, in Kombination mit einem geeigneten molekularen Netzwerk. Der exakte Algorithmus ist akkurat und robust in Vergleich zu heuristischen Methoden und liefert eine optimale, robuste Lösung in Form eines Konsensusmoduls mit zugewiesenen Konfidenzwerten. Durch die Integration verschiedenster Informationsquellen und gleichzeitige Betrachtung eines biologischen Ereignisses von diversen Blickwinkeln aus, können neue und vollständigere Erkenntnisse physiologischer Prozesse gewonnen werden. KW - Bioinformatik KW - differenzielle Genexpression KW - Bioinformatik KW - Netzwerkanalyse KW - differenzielle Genexpression KW - funktionelle Module KW - bioinformatics KW - networkanalysis KW - differential geneexpression KW - functional modules Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-70150 ER - TY - THES A1 - Arumugam, Manimozhiyan T1 - Comparative metagenomic analysis of the human intestinal microbiota T1 - Vergleichende metagenomische Analyse des menschlichen Darmflora N2 - The human gut is home for thousands of microbes that are important for human life. As most of these cannot be cultivated, metagenomics is an important means to understand this important community. To perform comparative metagenomic analysis of the human gut microbiome, I have developed SMASH (Simple metagenomic analysis shell), a computational pipeline. SMASH can also be used to assemble and analyze single genomes, and has been successfully applied to the bacterium Mycoplasma pneumoniae and the fungus Chaetomium thermophilum. In the context of the MetaHIT (Metagenomics of the human intestinal tract) consortium our group is participating in, I used SMASH to validate the assembly and to estimate the assembly error rate of 576.7 Gb metagenome sequence obtained using Illumina Solexa technology from fecal DNA of 124 European individuals. I also estimated the completeness of the gene catalogue containing 3.3 million open reading frames obtained from these metagenomes. Finally, I used SMASH to analyze human gut metagenomes of 39 individuals from 6 countries encompassing a wide range of host properties such as age, body mass index and disease states. We find that the variation in the gut microbiome is not continuous but stratified into enterotypes. Enterotypes are complex host-microbial symbiotic states that are not explained by host properties, nutritional habits or possible technical biases. The concept of enterotypes might have far reaching implications, for example, to explain different responses to diet or drug intake. We also find several functional markers in the human gut microbiome that correlate with a number of host properties such as body mass index, highlighting the need for functional analysis and raising hopes for the application of microbial markers as diagnostic or even prognostic tools for microbiota-associated human disorders. N2 - Der menschliche Darm beheimatet tausende Mikroben, die für das menschliche Leben wichtig sind. Da die meisten dieser Mikroben nicht kultivierbar sind, ist „Metagenomics“ ein wichtiges Werkzeug zum Verständnis dieser wichtigen mikrobiellen Gemeinschaft. Um vergleichende Metagenomanalysen durchführen zu können, habe ich das Computerprogramm SMASH (Simple metagenomic analysis shell) entwickelt. SMASH kann auch zur Assemblierung und Analyse von Einzelgenomen benutzt werden und wurde erfolgreich auch das Bakterium Mycoplasma pneumoniae und den Pilz Chaetomium thermophilum angewandt. Im Zusammenhang mit der Beteiligung unserer Arbeitsgruppe am MetaHIT (Metagenomics of the human intestinal tract) Konsortium, habe ich SMASH benutzt um die Assemblierung zu validieren und die Fehlerrate der Assemblierung von 576.7 Gb Metagenomsequenzen, die mit der Illumina Solexa Technologie aus der fäkalen DNS von 124 europäischen Personen gewonnen wurde, zu bestimmen. Des Weiteren habe ich die Vollständigkeit des Genkatalogs dieser Metagenome, der 3.3 Millionen offene Leserahmen enthält, geschätzt. Zuletzt habe ich SMASH benutzt um die Darmmetagenome von 39 Personen aus 6 Ländern zu analysieren. Hauptergebnis dieser Analyse war, dass die Variation der Darmmikrobiota nicht kontinuierlich ist. Anstatt dessen fanden wir so genannte Enterotypen. Enterotypen sind komplexe Zustände der Symbiose zwischen Wirt und Mikroben, die sich nicht durch Wirteigenschaften, wie Alter, Body-Mass-Index, Erkrankungen und Ernährungseigenschaften oder ein mögliches technisches Bias erklären lassen. Das Konzept der Enterotypen könnte weitgehende Folgen haben. Diese könnten zum Beispiel die unterschiedlichen Reaktionen auf Diäten oder Medikamenteneinahmen erklären. Weiterhin konnten wir eine Anzahl an Markern im menschlichen Darmmikrobiome finden, die mit unterschiedlichen Wirtseigenschaften wie dem Body-Mass-Index korrelieren. Dies hebt die Wichtigkeit dieser Analysemethode hervor und erweckt Hoffnungen auf Anwendung mikrobieller Marker als diagnostisches oder sogar prognostisches Werkzeug für menschliche Erkrankungen in denen das Mikrobiom eine Rolle spielt. KW - Darmflora KW - Metagenom KW - Bioinformatik KW - human gut microbiome KW - metagenomics KW - comparative metagenomics KW - computational analysis Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-55903 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 - Liang, Chunguang T1 - Tools for functional genomics applied to Staphylococci, Listeriae, Vaccinia virus and other organisms N2 - Genome sequence analysis A combination of genome analysis application has been established here during this project. This offers an efficient platform to interactively compare similar genome regions and reveal loci differences. The genes and operons can be rapidly analyzed and local collinear blocks (LCBs) categorized according to their function. The features of interests are parsed, recognized, and clustered into reports. Phylogenetic relationships can be readily examined such as the evolution of critical factors or a certain highly-conserved region. The resulting platform-independent software packages (GENOVA and inGeno), have been proven to be efficient and easy to handle in a number of projects. The capabilities of the software allowed the investigation of virulence factors, e.g., rsbU, strains’ biological design, and in particular pathogenicity feature storage and management. We have successfully investigated the genomes of Staphylococcus aureus strains (COL, N315, 8325, RN1HG, Newman), Listeria spp. (welshimeri, innocua and monocytogenes), E.coli strains (O157:H7 and MG1655) and Vaccinia strains (WR, Copenhagen, Lister, LIVP, GLV-1h68 and parental strains). Metabolic network analysis Our YANAsquare package offers a workbench to rapidly establish the metabolic network of such as Staphylococcous aureus bacteria in genome-scale size as well as metabolic networks of interest such as the murine phagosome lipid signalling network. YANAsquare recruits reactions from online databases using an integrated KEGG browser. This reduces the efforts in building large metabolic networks. The involved calculation routines (METATOOL-derived wrapper or native Java implementation) readily obtain all possible flux modes (EM/EP) for metabolite fluxes within the network. Advanced layout algorithms visualize the topological structure of the network. In addition, the generated structure can be dynamically modified in the graphic interface. The generated network as well as the manipulated layout can be validated and stored (XML file: scheme of SBML level-2). This format can be further parsed and analyzed by other systems biology software, such as CellDesigner. Moreover, the integrated robustness-evaluation routine is able to examine the synthesis rates affected by each single mutation throughout the whole network. We have successfully applied the method to simulate single and multiple gene knockouts, and the affected fluxes are comprehensively revealed. Recently we applied the method to proteomic data and extra-cellular metabolite data of Staphylococci, the physiological changes regarding the flux distribution are studied. Calculations at different time points, including different conditions such as hypoxia or stress, show a good fit to experimental data. Moreover, using the proteomic data (enzyme amounts) calculated from 2D-Gel-EP experiments our study provides a way to compare the fluxome and the enzyme expression. Oncolytic vaccinia virus (VACV) We investigated the genetic differences between the de novo sequence of the recombinant oncolytic GLV-1h68 and other related VACVs, including function predictions for all found genome differences. Our phylogenetic analysis indicates that GLV-1h68 is closest to Lister strains but has lost several ORFs present in its parental LIVP strain, including genes encoding CrmE and a viral Golgi anti-apoptotic protein, v-GAAP. Functions of viral genes were either strain-specific, tissue-specific or host-specific comparing viral genes in the Lister, WR and COP strains. This helps to rationally design more optimized oncolytic virus strains to benefit cancer therapy in human patients. Identified differences from the comparison in open reading frames (ORFs) include genes for host-range selection, virulence and immune modulation proteins, e.g. ankyrin-like proteins, serine proteinase inhibitor SPI-2/CrmA, tumor necrosis factor (TNF) receptor homolog CrmC, semaphorin-like and interleukin-1 receptor homolog proteins. The contribution of foreign gene expression cassettes in the therapeutic and oncolytic virus GLV-1h68 was studied, including the F14.5L, J2R and A56R loci. The contribution of F14.5L inactivation to the reduced virulence is demonstrated by comparing the virulence data of GLV-1h68 with its F14.5L-null and revertant viruses. The comparison suggests that insertion of a foreign gene expression cassette in a nonessential locus in the viral genome is a practical way to attenuate VACVs, especially if the nonessential locus itself contains a virulence gene. This reduces the virulence of the virus without compromising too much the replication competency of the virus, the key to its oncolytic activity. The reduced pathogenicity of GLV-1h68 was confirmed by our experimental collaboration partners in male mice bearing C6 rat glioma and in immunocompetent mice bearing B16-F10 murine melanoma. In conclusion, bioinformatics and experimental data show that GLV-1h68 is a promising engineered VACV variant for anticancer therapy with tumor-specific replication, reduced pathogenicity and benign tissue tropism. N2 - Genom Sequenz Analyse Im Zuge der vorliegenden Doktorarbeit wurden verschiedene Programme zur Genomanalyse kombiniert, um eine effiziente Plattform zum interaktiven Vergleich lokaler Ähnlichkeiten bzw. Unterschiede in Genomen bereitzustellen. Damit können Gene und Operons schnell untersucht und “local collinear blocks” entsprechend ihrer Funktion kategorisiert werden. Phylogenetische Beziehungen, wie beispielsweise die Evolution spezifischer Elemente oder stark konservierter Regionen können leicht überprüft werden. Die hierfür entwickelte plattformunabhängige Software (GENOVA und inGeno) hat sich in mehreren Projekten als effizient und leicht handhabbar bewährt. Die Programme erlauben die Untersuchung von Virulenzfaktoren auf Sequenz- oder Annotationsebene. Während der vorliegenden Doktorarbeit konnten so die Genome von verschiedenen Staphylococcus aureus, Listeria spp., Escherichia coli und Vaccinia Stämmen untersucht werden. Metabolische Netzwerk Analyse Unser “YANAsquare” Programmpaket bietet eine Oberfläche um schnell metabolische Netzwerke vom genomweiten Anzatz bis hinunter zum Einzelnetzwerk zu analysieren. Dafür greift YANA mit Hilfe des integrierten KEGG-Browsers auf Onlinedatenbanken zu, um die notwendigen Informationen zum metabolischen Reaktionsweg bereitzustellen und reduziert so maßgeblich den Arbeitsaufwand beim Beschreiben von Netzwerke. Die implementierten Methoden zur Berechnung (METATOOL, eigene Implementation in Java) des Netzwerkes liefern exakt alle die möglichen Elementarmoden (EM/EP) für die Metabolite zurück. Durch den Einsatz von fortgeschrittenen Layout Algorithmen wird anschliessend die Darstellung der Netzwerktopologie möglich. Außerdem kann in der grafischen Darstellung das generierte Netzwerklayout dynamisch verändert werden. Das Speichern der Daten erfolgt im XML (SBML level-2) Format und erlaubt so die Weiterverwendung in anderen systembiologischen Programmen, wie dem “CellDesigner”. Mit Hilfe einer gen-Knockout Simulations Methode kann der Einfluss von einzelnen Mutationen im gesamten Netzwerk auf die Syntheseraten untersucht werden. Wir konnten mit dieser Methode Einzel- sowie Mehrfachgenknockouts und deren Effekte auf die Elementarmoden analysieren. Die Methode wurde ebenfalls auf Proteomdaten und extrazelluläre Metabolite von Staphylokokken angewandt, um Änderungen bezüglich der Flussverteilung zu untersuchen. Die Simulationen zu verschieden Zeitpunkten und unter verschiedenen Stessbedingungen zeigen große Übereinstimmung mit experimentell erhobenen Daten. Onkolytischer Vaccinia Virus (VACV) Wir haben die genetischen Unterschiede zwischen der de novo Sequenz des rekombinanten onkolytischen Virus GLV-1h68 und anderen VACVs untersucht und gefundene Unterschiede funktionell charakterisiert. Die phylogenetische Analyse zeigt das GLV-1h68 mit dem Lister Stamm am nächsten verwandt ist. Auffällig ist dabei der Verlust von einigen open reading frames (ORFs), die noch im Eltern LIVP Stamm vorhanden sind (CrmE, v-GAAP). Beim Vergleich der Funktion viraler Gene aus Lister, WR und COP Stämmen treten stamm-, gewebe- und wirtsspezifische Gene auf. Diese Tatsache ermöglicht die Optimierung der onkolytischen Virusstämme für den Einsatz bei humanen Krebstherapien. Die beim Vergleich identifizierten Unterschiede zwischen den ORFs enthalten Gene für die Wirtsselektion, Virulenz und immunmodulierende Proteine (Ankyrin ähnliche Proteine, Serine-Proteinasen Inhibitor SPI-2/CrmA, Tumor Nekrose Faktor (TNF) Rezeptorhomolog CrmC, semaphorinähnliche und Interleukin-1 rezeptorhomologe Proteine). An den Loki F14.5L, J2R und A56R des GLV-1h68 Virus wurden die Vorteile der eingesetzten fremden Genexpressionskassetten untersucht. So zeigt GLV-1h68 mit F14.5L-Inaktivierung gegenüber der F14.5L-Revertanten Viren eine reduzierte Virulenz. Das erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Insertion von fremden Genexpressionskassetten in nicht-essentielle Loki zur Verminderung der Virulenz von VACVs führt, besonders, wenn der nicht-essentielle Lokus selbst ein Virulenzgen enthält. Das Replikationsvermögen, welches ausschlaggebend für die onkolytische Aktivität des Virus ist, wird trotz der verminderten Virulenz nicht eingeschränkt. Die reduzierte Pathogenität des GLV-1h68 Virus wurde durch experimentelle Daten unserer Kollaborationspartner in männlichen Mäusen mit Ratten C6 Gliom und in immunokompetenten Mäusen mit B16-F10 Mausmelanom nachgewiesen. Zusammenfassend zeigen experimentelle und bioinformatisch gewonnene Daten, dass GLV-1h68 eine vielversprechende VACV Variante für die Krebstherapie mit tumorspezifischer Replikation, verringerter Pathogenität und hoher Gewebsspezifität ist. KW - Genanalyse KW - Bioinformatik KW - Systembiologie KW - bacterial KW - virulence KW - systems biologie KW - genomic KW - algorithm KW - metabolic KW - network KW - pathway KW - flux KW - Bacterial KW - genomics KW - algorithm KW - tool KW - metabolic Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-48051 ER -