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 - 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 - 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 - 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 - Karl, Stefan T1 - Control Centrality in Non-Linear Biological Networks T1 - Kontrollzentralität in nichtlinearen biologischen Netzwerken N2 - Biological systems such as cells or whole organisms are governed by complex regulatory networks of transcription factors, hormones and other regulators which determine the behavior of the system depending on internal and external stimuli. In mathematical models of these networks, genes are represented by interacting “nodes” whose “value” represents the activity of the gene. Control processes in these regulatory networks are challenging to elucidate and quantify. Previous control centrality metrics, which aim to mathematically capture the ability of individual nodes to control biological systems, have been found to suffer from problems regarding biological plausibility. This thesis presents a new approach to control centrality in biological networks. Three types of network control are distinguished: Total control centrality quantifies the impact of gene mutations and identifies potential pharmacological targets such as genes involved in oncogenesis (e.g. zinc finger protein GLI2 or bone morphogenetic proteins in chondrocytes). Dynamic control centrality describes relaying functions as observed in signaling cascades (e.g control in mouse colon stem cells). Value control centrality measures the direct influence of the value of the node on the network (e.g. Indian hedgehog as an essential regulator of proliferation in chondrocytes). Well-defined network manipulations define all three centralities not only for nodes, but also for the interactions between them, enabling detailed insights into network pathways. The calculation of the new metrics is made possible by substantial computational improvements in the simulation algorithms for several widely used mathematical modeling paradigms for genetic regulatory networks, which are implemented in the regulatory network simulation framework Jimena created for this thesis. Applying the new metrics to biological networks and artificial random networks shows how these mathematical concepts correspond to experimentally verified gene functions and signaling pathways in immunity and cell differentiation. In contrast to controversial previous results even from the Barabási group, all results indicate that the ability to control biological networks resides in only few driver nodes characterized by a high number of connections to the rest of the network. Autoregulatory loops strongly increase the controllability of the network, i.e. its ability to control itself, and biological networks are characterized by high controllability in conjunction with high robustness against mutations, a combination that can be achieved best in sparsely connected networks with densities (i.e. connections to nodes ratios) around 2.0 - 3.0. The new concepts are thus considerably narrowing the gap between network science and biology and can be used in various areas such as system modeling, plausibility trials and system analyses. Medical applications discussed in this thesis include the search for oncogenes and pharmacological targets, as well their functional characterization. N2 - Biologische Systeme wie Zellen aber auch ganze Organismen werden durch ein komplexes Netzwerk von Transkriptionsfaktoren, Hormonen und anderen Regulatoren kontrolliert, welche das Verhalten des Systems in Abhängigkeit von internen und externen Einflüssen steuern. In mathematischen Modellen dieser Netzwerke werden Gene durch „Knoten“ repräsentiert, deren „Wert“ die Aktivität des Gens wiederspiegelt. Kontrollvorgänge in diesen Regulationsnetzwerken sind schwierig zu quantifizieren. Existierende Maße für die Kontrollzentralität, d.h. die Fähigkeit einzelner Knoten biologische Systeme zu kontrollieren, zeigen vor allem Probleme mit der biologischen Plausibilität der Ergebnisse. Diese Dissertation stellt eine neue Definition der Kontrollzentralität vor. Dabei werden drei Typen der Kontrollzentralität unterschieden: Totale Kontrollzentralität quantifiziert den Einfluss von Mutationen eines Gens und hilft mögliche pharmakologische Ziele wie etwa Onkogene (z. B. das Zinkfingerprotein GLI2 oder Bone Morphogenetic Proteins in Chondrozyten) zu identifizieren. Dynamische Kontrollzentralität beschreibt signalweiterleitende Funktionen in Signalkaskaden (z. B. in Kontrollprozessen in Stammzellen des Mauskolons). Wert-Kontrollzentralität misst den Einfluss des Werts des Knotens (zum Beispiel die Rolle von Indian hedgehog als essentieller Regulator der Chondrozytenproliferation). Durch gezielte Manipulation von Netzwerken können die Zentralitäten nicht nur für Knoten, sondern auch für die Interaktionen zwischen ihnen bestimmt werden, was detaillierte Einblicke in Netzwerkpfade erlaubt. Möglich wird die Berechnung der neuen Maße durch substantielle Verbesserungen der Simulationsalgorithmen mehrerer häufig verwendeter mathematischer Muster für Genregulationsnetzwerke, welche in der für diese Dissertation entwickelten Software Jimena implementiert wurden. Durch die Anwendung der neuen Metriken auf biologische Netzwerke und künstliche Zufallsnetzwerke kann gezeigt werden, dass die mathematischen Konzepte experimentell bestätigte Funktionen von Genen und Signalpfaden im Immunsystem und der Zelldifferenzierung korrekt wiedergeben. Im Gegensatz zu umstrittenen Ergebnissen der Forschungsgruppe Barabási zeigt sich hier, dass die Fähigkeit, biologische Netzwerke zu kontrollieren, in nur wenigen Knoten konzentriert ist, welche sich vor allem durch viele Verbindungen zum Rest des Netzwerks auszeichnen. Knoten, welche ihre eigene Expression beeinflussen, steigern die Fähigkeit eines Netzwerkes sich selbst zu kontrollieren (Kontrollierbarkeit), und biologische Netzwerke zeichnen sich durch hohe Kontrollierbarkeit bei gleichzeitig hoher Resistenz gegenüber Mutationen aus. Diese Kombination kann am besten durch eher schwach verbundene Netzwerke erreicht werden, bei denen auf einen Knoten nur etwa 2 bis 3 Verbindungen kommen. Die neuen Konzepte schlagen so eine Brücke zwischen Netzwerkwissenschaften und Biologie, und sind in einer Vielzahl von Gebieten wie der Modellierung von Systemen sowie der Überprüfung ihrer Plausibilität und ihrer Analyse anwendbar. Medizinische Anwendungen, auf welche in dieser Dissertation eingegangen wird, sind zum Beispiel die Suche nach Onkogenen und pharmakologischen Zielen, aber auch deren funktionelle Analyse. KW - Bioinformatik KW - Genregulation KW - Nichtlineare Differentialgleichung KW - Genetic regulatory networks KW - Control centrality Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-150838 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 - 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 - 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 - 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 -