TY  - THES
A1  - Wangorsch, Gaby
T1  - Mathematical modeling of cellular signal transduction
T1  - Mathematische Modellierung der zellulären Signaltransduktion
N2  - A subtly regulated and controlled course of cellular processes is essential for the healthy functioning not only of single cells, but also of organs being constituted thereof. In return, this entails the proper functioning of the whole organism. This implies a complex intra- and inter-cellular communication and signal processing that require equally multi-faceted methods to describe and investigate the underlying processes. Within the scope of this thesis, mathematical modeling of cellular signaling finds its application in the analysis of cellular processes and signaling cascades in different organisms. ...
N2  - Das fein regulierte und kontrollierte Ablaufen zellulärer Prozesse ist essentiell für das gesunde Funktionieren einzelner Zellen, sowie der aus ihnen bestehenden Organe. Diese wiederum bedingen das Funktionieren des gesamten Organismus. Genauso vielschichtig wie die Kommunikation und Signalverarbeitung innerhalb und zwischen den Zellen, sind die Methoden um diese Vorgänge zu beschreiben und zu untersuchen. Die mathematische Modellierung zellulärer Signalverarbeitung findet im Rahmen dieser Arbeit Anwendung in der Analyse zellulärer Prozesse und Signalkaskaden in verschiedenen Organismen....
KW  - Mathematische Modellierung
KW  - Thrombozyt
KW  - Systembiologie
KW  - Mathematische Modellierung
KW  - Mathematical modeling
KW  - platelets
KW  - signaling pathway
KW  - systems biology
KW  - Signaltransduktion
Y1  - 2013
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-87746
ER  - 
TY  - THES
A1  - Robubi, Armin
T1  - RAF Kinases: Pathway, Modulation and Modeling
T1  - RAF Kinase: Signalweg, Modulation und Modellierung
N2  - The Ras/RAF/MEK/ERK cascade is a central cellular signal transduction pathway involved in cell proliferation, differentiation, and survival where RAF kinases are pivotal kinases implicated in cancer. The development of specific irreversible kinase inhibitors is a rewarding but difficult aim. CI-1033 was developed to irreversibly inhibit erbB receptor tyrosine kinases by reacting to the Cys113 residue (p38alpha MAP kinase numbering) of the kinase domain. In this study we tried a similar approach to target the RAF oncoproteins which posses a similar cysteine at position 108 in the hinge region between the small n-lobe and the large c-lobe of the kinase domain. A novel synthetic approach including a lyophilization step allowed us the synthesis of a diphenyl urea compound with an epoxide moiety (compound 1). Compound 1 possessed inhibitory activity in vitro. However our time kinetics experiments and mass spectroscopic studies clearly indicate that compound 1 does not react covalently with the cysteine residue in the hinge region. Moreover, in cell culture experiments, a strong activation of the RAF signaling pathway was observed, an effect which is known from several other RAF kinase inhibitors and is here reported for the first time for a diphenyl urea compound, to which the clinically used unspecific kinase inhibitor BAY 43-9006 (Sorafinib, Nexavar) belongs. Although activation was apparently independent on B- and C-RAF hetero-oligomerization in vitro, in vivo experiments support such a mechanism as the activation did not occur in starved knockout cells lacking either B-RAF or C-RAF. Furthermore, we developed a mathematical model of the Ras/RAF/MEK/ERK cascade demonstrating how stimuli induce different signal patterns and thereby different cellular responses, depending on cell type and the ratio between B-RAF and C-RAF. Based on biochemical data for activation and dephosphorylation, we set up differential equations for a dynamical model of the Ras/RAF/MEK/ERK cascade. We find a different signaling pattern and response result for B-RAF (strong activation, sustained signal) and C-RAF (steep activation, transient signal). We further support the significance of such differential modulatory signaling by showing different RAF isoform expression in various cell lines and experimental testing of the predicted kinase activities in B-RAF, C-RAF as well as mutated versions. Additionally the effect of the tumor suppressor DiRas3 (also known as Noey2 or ARHI) on RAF signaling was studied. I could show that DiRas3 down-regulates the mitogenic pathway by inhibition of MEK, a basis for a refined model of the Ras/RAF/MEK/ERK cascade.
N2  - Die Ras/RAF/MEK/ERK Kaskade ist ein zentraler zellulärer Signalweg, der bei der Regulierung der Proliferation, Differenzierung und Überleben der Zelle eine entscheide Rolle spielt. Dabei kommt den RAF Kinasen eine Schlüsselrolle bei der Tumorgenese zu. Die Entwicklung von spezifischen irreversiblen Kinasehemmern stellt einen attraktiven, jedoch schwierigen Ansatz zur Tumorsupression dar. CI-1033 wurde erfolgreich mit dem Ziel entwickelt, ErbB-Rezeptor-Tyrosinkinasen irreversibel zu inhibieren, indem es kovalent mit dem Cys113 (p38alpha MAP Kinase Nummerierung) in der Kinase-Domäne reagiert. In dieser Arbeit wird ein vergleichbarer Ansatz gegen die RAF-Onkoproteine verfolgt, die einen analogen Cystein-Rest in der Position 108 aufweisen. Dieser ist in der Hinge-Region zwischen dem kleinen n-lobe und dem großen c-lobe der Kinase-Domäne lokalisiert. Ein neuer synthetischer Ansatz, der einen Lyophilisierungsschritt mit einschloss, erlaubte hierfür die Synthese einer Diphenylharnstoff-Verbindung mit einer Epoxidgruppe (Verbindung 1). Verbindung 1 zeigt in vitro tatsächlich eine inhibitorische Aktivität gegen RAF-Kinasen. Jedoch zeigen unsere zeitkinetischen Experimente, sowie unsere massenspektrometrischen Analysen, dass Verbindung 1 keine kovalente Bindung mit dem Cystein-Rest in der Hinge-Region bildet. Außerdem stellten wir in Zellkulturexperimenten eine starke Aktivierung des RAF-induzierten Signalweges fest; ein Effekt, der bereits für andere RAF-Kinase-Inhibitoren beschrieben wurde, jedoch hier erstmalig auch für eine Diphenylharnstoff-Verbindung, zu der auch BAY 43-9006 (Sarafinib, Nexavar) gehört. BAY 43-9006 ist ein unspezifischer, für die Behandlung von Krebs zugelassener, Kinase Inhibitor. Obwohl die Aktivierung in vitro scheinbar unabhängig von einer Heterooligomerisierung von B-RAF und C-RAF war, unterstützen in vivo Experimente einen solchen Mechanismus, da in gehungerten knockout Zellen, in denen B-RAF oder C-RAF fehlte, keine Aktivierung beobachtet werden konnte. Des Weiteren zeigten wir in einem mathematischen Modell, wie abhängig vom B-RAF/C-RAF-Verhältnis verschiedene Zellantworten durch unterschiedliche Stimuli induzierbar werden. Basierend auf biochemischen Daten über Aktivierung und Dephosphorylierung sowie auf den Differentialgleichungen unseres Rechenmodells fanden wir eine unterschiedliche Signalkinetik für B-RAF (starke Aktivierung, anhaltendes Signal) und C-RAF (schwache Aktivierung, transientes Signal). Die Bedeutung dieser differenzierten Signalmodifikation wurde auch durch unterschiedliche Expression der RAF Isoformen in verschiedenen Zelllinien und durch die experimentelle Messung der Kinaseaktivität von B- und C-RAF sowie mutierte Formen überprüft. Zusätzlich wurde der Effekt des Tumorsupressorproteins DiRas3 (auch bekannt als Noey2 oder ARHI) auf den RAF-Signalweg untersucht. Wir konnten zeigen, dass DiRas3 den mitogenen Signalweges durch Inhibierung der mitogen-aktivierten Proteinkinase Kinase (MEK) negativ reguliert, eine Basis für ein verfeinertes Modell der Ras/RAF/MEK/ERK Kaskade.
KW  - Systembiologie
KW  - RAf
KW  - BAY 43-9006
KW  - Sorafinib
KW  - Nexavar
KW  - DiRas3
KW  - Noey2
KW  - ARHI
KW  - Diphenylharnstoff
KW  - Krebs
KW  - Melanom
KW  - Kinase Inhibitor
KW  - RAF
KW  - BAY 43-9006
KW  - Sorafinib
KW  - Nexavar
KW  - DiRas3
KW  - Noey2
KW  - ARHI
KW  - diphenyl urea
KW  - cancer
KW  - melanoma
KW  - kinase inhibitor
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-26953
ER  - 
TY  - THES
A1  - Nilla, Jaya Santosh Chakravarthy
T1  - An Integrated Knowledgebase and Network Analysis Applied on Platelets and Other Cell Types
T1  - Integrierte Datenbank und Netzwerkanalysen zur Untersuchung von Blutplättchen und anderen Zelltypen
N2  - Systems biology looks for emergent system effects from large scale assemblies of molecules and data, for instance in the human platelets. However, the computational efforts in all steps before such insights are possible can hardly be under estimated. In practice this involves numerous programming tasks, the establishment of new database systems but as well their maintenance, curation and data validation. Furthermore, network insights are only possible if strong algorithms decipher the interactions, decoding the hidden system effects. This thesis and my work are all about these challenges. To answer this requirement, an integrated platelet network, PlateletWeb, was assembled from different sources and further analyzed for signaling in a systems biological manner including multilevel data integration and visualization. PlateletWeb is an integrated network database and was established by combining the data from recent platelet proteome and transcriptome (SAGE) studies. The information on protein-protein interactions and kinase-substrate relationships extracted from bioinformatical databases as well as published literature were added to this resource. Moreover, the mass spectrometry-based platelet phosphoproteome was combined with site-specific phosphorylation/ dephosphorylation information and then enhanced with data from Phosphosite and complemented by bioinformatical sequence analysis for site-specific kinase predictions. The number of catalogued platelet proteins was increased by over 80% as compared to the previous version. The integration of annotations on kinases, protein domains, transmembrane regions, Gene Ontology, disease associations and drug targets provides ample functional tools for platelet signaling analysis. The PlateletWeb resource provides a novel systems biological workbench for the analysis of platelet signaling in the functional context of protein networks. By comprehensive exploration, over 15000 phosphorylation sites were found, out of which 2500 have the corresponding kinase associations. The network motifs were also investigated in this anucleate cell and characterize signaling modules based on integrated information on phosphorylation and protein-protein interactions. Furthermore, many algorithmic approaches have been introduced, including an exact approach (heinz) based on integer linear programming. At the same time, the concept of semantic similarities between two genes using Gene Ontology (GO) annotations has become an important basis for many analytical approaches in bioinformatics. Assuming that a higher number of semantically similar gene functional annotations reflect biologically more relevant interactions, an edge score was devised for functional network analysis. Bringing these two approaches together, the edge score, based on the GO similarity, and the node score, based on the expression of the proteins in the analyzed cell type (e.g. data from proteomic studies), the functional module as a maximum-scoring sub network in large protein-protein interaction networks was identified. This method was applied to various proteome datasets (different types of blood cells, embryonic stem cells) to identify protein modules that functionally characterize the respective cell type. This scalable method allows a smooth integration of data from various sources and retrieves biologically relevant signaling modules.
N2  - Systembiologie sucht nach Systemeffekten in großflächigen Anordnungen von Molekülen und Daten, beispielsweise in menschlichen Blutplättchen. Allerdings kann der Rechenaufwand in den Schritten, die für solche Einsichten nötig sind, kaum unterschätzt werden. In der Praxis umfasst dies zahlreiche Programmieraufgaben, die Einrichtung neuer Datenbanksysteme, sowie deren Wartung, aber auch die Pflege und Validierung der vorgehaltenen Daten. Zudem sind Netzwerkeinsichten nur möglich, wenn effiziente und gute Algorithmen für versteckte Systemeffekte oder auch codierende Wechselwirkungen entschlüsseln. Diese Dissertation und meine Arbeit sind auf diese Herausforderungen konzentriert. Um diese Anforderung zu erfüllen, wurde ein integriertes Thrombozytennetzwerk, PlateletWeb, aus verschiedenen Quellen zusammengestellt und weiterhin auf Signalverarbeitung und –weitergabe einschließlich mehrstufiger Datenintegration und Visualisierung systembiologisch analysiert. PlateletWeb ist eine integrierte Netzwerkdatenbank, die durch die Kombination von Daten aus den neuesten Thrombozyten Proteom und Transkriptom (SAGE) Studien etabliert wurde. Information über Protein-Protein-Wechselwirkungen und Kinase-Substrat-Paaren wurde aus bioinformatischen Datenbanken hinzugefügt, extrahierte Daten aus der veröffentlichten Literatur ergänzten dies weiter. Darüber hinaus wurde das Blutplättchen-Phosphoproteom aufgrund von Daten aus der Massenspektroskopie mit ortsspezifischen Phosphorylierungs-/ Dephosphorylierungsdaten kombiniert. Ergänzt wurde dies um Daten aus der Datenbank Phosphosite und durch bioinformatische Sequenzanalyse unter Nutzung ortsspezifischer Kinasevorhersagen. Die Zahl der katalogisierten Thrombozytenproteine wurde im Vergleich mit der Vorversion von 2008 um mehr als 80% erhöht (beinahe Verdoppelung der Daten, insbesondere aber neue, zusätzliche Datenkategorien, z.B. über Pharmaka, Phosphorylierung, Gen-Ontologie, daneben auch weitere Validierung und Pflege der vorhandenen Daten). Die neue Integration von Annotationen für Kinasen, Proteindomänen, Transmembranregionen, Gene Ontology, Krankheitsbezüge und Azneimittelziele bietet neue, mächtige Werkzeuge für die funktionelle und systembiologische Analyse von Thrombozytensignalwegen. Die PlateletWeb Datenbank liefert eine neuartige systembiologische Werkbank zur Analyse von medizinisch relevanten Blutplättchensignalen (z.B. Plättchenaktivierung bei Thrombose, Hämostase etc.) im funktionellen Zusammenhang von Proteinnetzwerken. Durch umfassende Untersuchungen wurden über 15000 Phosphorylierungsstellen identifiziert, von denen 2500 einer Kinase zugeordnet werden konnten. Netzwerkmotive wurden auch in diesen Zellen ohne Zellkern untersucht und neue und interessante Signalmodule charakterisiert. Dies war nur durch die integrierte Information über Phosphorylierung und Protein-Protein-Wechselwirkungen möglich. Darüber hinaus wurden zahlreiche algorithmische Ansätze verwand, darunter ein exakter Ansatz zur Bayesschen Analyse von Interaktionsnetzwerken (Heinz) basierend auf linearer Integer-Programmierung. Gleichzeitig hat sich unser Konzept der semantischen Ähnlichkeiten zwischen zwei Genen basiert auf Gene Ontology (GO) Annotationen etabliert und ist eine wichtige Grundlage für viele analytische Ansätze in der Bioinformatik geworden. Unter der Annahme, dass eine höhere Anzahl von semantisch ähnlichen funktionellen Genannotationen biologisch relevantere Interaktionen reflektieren, wurde eine Bewertung der Kanten für funktionelle Netzwerkanalyse entwickelt. Die Kombination beider Ansäte, die Kantenbewertung, basierend auf der GO-Ähnlichkeit und die Netzknotenbewertung bezogen auf die Expression der Proteine ermöglichte in den analysierten Zelltypen (unter Nutzung von Daten z.B. aus Proteomstudien) die Identifizierung funktioneller Module als maximal bewertete Subnetzwerke in großen Proteinnetzwerken. Dieses Verfahren wurde an verschiedenen Proteomdatensätzen getestet (verschiedene Arten von Blutzellen, embryonale Stammzellen), um Proteinmodule zu identifizieren, die funktionell den jeweiligen Zelltyp charakterisieren. Weitere Ansätze der Methode erfassen die Analyse von quantitativen Phosphoproteom-Daten zur Identifizierung des Signalflusses in einem Kinase-Substrat Netzwerk. Diese skalierbaren Ansätze ermöglichen eine reibungslose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und liefern biologisch relevante Signalmodule.
KW  - Systembiologie
KW  - Netzwerkanalyse
KW  - Thrombozyt
KW  - Integrated Knowledgebase
KW  - Network Analysis
KW  - Platelets
KW  - Integrierte Datenbank
KW  - Blutplättchen
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-85730
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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  - 
TY  - THES
A1  - Claßen, Alexandra
T1  - The ERK-cascade in the pathophysiology of cardiac hypertrophy
T1  - Die ERK-Kaskade in der Pathophysiologie der Herzhypertrophie
N2  - ERK1/2 are known key players in the pathophysiology of heart failure, but the members of the ERK cascade, in particular Raf1, can also protect the heart from cell death and ischemic injury. An additional autophosphorylation (ERK1 at Thr208, ERK2 at Thr188) empowers ERK1/2 translocation to the nucleus and phosphorylation of nuclear targets which take part in the development of cardiac hypertrophy. Thereby, targeting this additional phosphorylation is a promising pharmacological approach. 
In this thesis, an in silico model of ERK cascade in the cardiomyocyte is introduced. The model is a semi-quantitive model and its behavior was tested with different softwares (SQUAD and CellNetAnalyzer). Different phosphorylation states of ERK1/2 as well as different stimuli can be reproduced. The different types of stimuli include hypertrophic as well as non-hypertrophic stimuli. With the introduced in-silico model time courses and synergistic as well as antagonistic receptor stimuli combinations can be predicted. The simulated time courses were experimentally validated. SQUAD was mainly used to make predictions about time courses and thresholds, whereas CNA was used to analyze steady states and feedback loops. 
Furthermore, new targets of ERK1/2 which partially contribute, also in the formation of cardiac hypertrophy, were identified and the most promising of them were illuminated. Important further targets are Caspase 8, GAB2, Mxi-2, SMAD2, FHL2 and SPIN90. 
Cardiomyocyte gene expression data sets were analyzed to verify involved components and to find further significantly altered genes after induced hypertrophy with TAC (transverse aortic constriction). Changes in the ultrastructure of the cardiomyocyte are the final result of induced hypertrophy.
N2  - ERK1/2 sind bekannte Schlüsselfiguren bei der Entstehung der Herzinsuffizienz. Weitere Komponenten der ERK-Kaskade, insbesondere Raf1, können das Herz jedoch vor Zelltod und ischämischem Schaden schützen. Eine zusätzliche Autophosphorylierung von ERK1 an Thr208 bzw. von ERK2 an Thr188 ermöglicht ERK1/2 die Translokation zum Zellkern und  befähigt ERK dort zur Phosphorylierung von nukleosolischen  Zielproteinen,  welche eine Herzmuskelhypertrophie auslösen. Daher erscheint diese zusätzliche Autophosphorylierung als eine vielversprechende pharmakologische Zielstruktur.
In dieser Arbeit wird ein in-silico Modell der ERK-Kaskade im Kardiomyozyten präsentiert. Das Modell ist ein semi-quantitatives Modell und wurde mit den Programmen SQUAD und CellNetAnalyzer getestet. Verschiedene Phosphorylierungs-Zustände von ERK1/2 als auch verschiedene Stimuli (hypertrophe als auch nicht-hypertrophe) können mit dem Modell reproduziert werden. Mit dem präsentierten in-silico Modell können sowohl zeitliche Abläufe als auch synergistische und antagonistische Effekte vorhergesagt werden. Die simulierten zeitlichen Abläufe wurden durch in-vitro Experimente validiert. SQUAD wurde hauptsächlich für die Modellierung von  zeitlichen Abläufen und Schwellenwerte genutzt, wohingegen CellNetAnalyzer vor allen Dingen zur Analyse von Fließgleichgewichten und Rückkopplungs-Mechanismen genutzt wurde. 
Darüberhinaus wurden Zielstrukturen von ERK1/2, welche zusätzlich an der Entstehung der Herzhypertrophie mitwirken, identifiziert. Diese umfassen unter anderem Caspase 8, GAB2, Mxi-2, SMAD2, FHL2 und SPIN90.
Gen-Expressions-Datensätze von Kardiomyozyten nach TAC (transverse aortic constriction) wurden analysiert. Diese wurden mit den im Model vorhandenen Strukturen verglichen und signifikant veränderte Expressionslevel wurden identifiziert. Veränderungen der Ultrastruktur des Kardiomyozyten sind das Ergebnis der induzierten Hypertrophie.
KW  - Herzhypertrophie
KW  - Systembiologie
KW  - ERK-cascade
KW  - ERK-Kaskade
KW  - cardiac hypertrophy
KW  - in-silico model
KW  - In-silico Modell
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-229664
ER  - 
TY  - THES
A1  - Boyanova, Desislava Veselinova
T1  - Systems biological analysis of the platelet proteome and applications of functional module search in proteome networks
T1  - Systembiologische Analyse des Blutplättchenproteoms und funktionelle Modulsuche in Proteinnetzwerken
N2  - Recent development of proteomic approaches and generation of large-scale proteomic datasets calls for new methods for biological interpretation of the obtained results. Systems biological approaches such as integrated network analysis and functional module search have become an essential part of proteomic investigation. Proteomics is especially applied in anucleate cells such as platelets. The underlying molecular mechanisms of platelet activation and their pharmacological modulation are of immense importance for clinical research. Advances in platelet proteomics have provided a large amount of proteomic data, which has not yet been comprehensively investigated in a systems biological perspective. To this end, I assembled platelet specific data from proteomic and transcriptomic studies by detailed manual curation and worked on the generation of a comprehensive human platelet repository for systems biological analysis of platelets in the functional context of integrated networks (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). I also added platelet-specific experimentally validated phosphorylation data and generated kinase predictions for 80% of the newly identified platelet phosphosites. The combination of drug, disease and pathway information with phosphorylation and interaction data makes this database the first integrative platelet platform available for platelet research. PlateletWeb contains more than 5000 platelet proteins, which can also be analyzed and visualized in a network context, allowing identification of all major signaling modules involved in platelet activation and inhibition. Using the wealth of integrated data I performed a series of platelet-specific analyses regarding the platelet proteome, pathways, drug targets and novel platelet phosphorylation events involved in crucial signaling events. I analyzed the statistical enrichment of known pathways for platelet proteins and identified endocytosis as a highly represented pathway in platelets. Further results revealed that highly connected platelet proteins are more often targeted by drugs. Using integrated network analysis offered by PlateletWeb, I analyzed the crucial activation signaling pathway of adenosine diphosphate (ADP), visualizing how the signal flow from receptors to effectors is maintained. My work on integrin inside-out signaling was also based on the integrated network approach and examined new platelet-specific phosphorylation sites and their regulation using kinase predictions. I generated hypothesis on integrin signaling, by investigating the regulation of Ser269 phosphorylation site on the docking protein 1 (DOK1). This phosphorylation site may influence the inhibiting effect of DOK1 on integrin a2bb3. Extending the integrated network approach to further cell lines, I used the assembled human interactome information for the analysis of functional modules in cellular networks. The investigation was performed with a previously developed module detection algorithm, which finds maximum-scoring subgraphs in transcriptomic datasets by using assigned values to the network nodes. We extended the algorithm to qualitative proteomic datasets and enhanced the module search by adding functional information to the network edges to concentrate the solution onto modules with high functional similarity. I performed a series of analyses to validate its performance in small-sized (virus-infected gastric cells) and medium-sized networks (human lymphocytes). In both cases the algorithm extracted characteristic modules of sample proteins with high functional similarity. The functional module search is especially useful in site-specific phosphoproteomic datasets, where kinase regulation of the detected sites is often sparse or lacking. Therefore, I used the module detection algorithm in quantitative phosphoproteomic datasets. In a platelet phosphorylation dataset, I presented a pipeline for network analysis of detected phosphorylation sites. In a second approach, the functional module detecting algorithm was used on a phosphoproteome network of human embryonic stem cells, in which nodes represented the maximally changing phosphorylation sites in the experiment. Additional kinases from the human phosphoproteome in PlateletWeb were included to the network to investigate the regulation of the signal flow. Results indicated important phosphorylation sites and their upstream kinases and explained changes observed in embryonic stem cells during differentiation. This work presents novel approaches for integrated network analysis in cells and introduces for the first time a systematic biological investigation of the human platelet proteome based on the platelet-specific knowledge base PlateletWeb. The extended methods for optimized functional module detection offer an invaluable tool for exploring proteomic datasets and covering gaps in complex large-scale data analysis. By combining exact module detection approaches with functional information data between interacting proteins, characteristic functional modules with high functional resemblance can be extracted from complex datasets, thereby focusing on important changes in the observed networks.
N2  - Jüngste Entwicklungen der Proteomik und die damit einhergehende Erzeugung großer Datensätze erfordern neue Methoden zur biologischen Interpretation der gewonnenen Ergebnisse. Systembiologische Ansätze wie die integrierte Netzwerkanalyse sowie die funktionelle Modulsuche sind zu einem wesentlichen Bestandteil bei der Untersuchung von Proteinen geworden. Die Proteomik wird vor allem in kernlosen Zellen wie den Blutplättchen angewandt. Die zu Grunde liegenden molekularen Mechanismen bei der Aktivierung von Thrombozyten und deren pharmakologische Modulation sind von immenser Bedeutung für die klinische Forschung. Aktuelle Studien in der Proteomforschung haben insbesondere bei Thrombozyten große Mengen an Daten erzeugt, die bisher noch nicht umfassend systembiologisch untersucht wurden. Zu diesem Zweck stellte ich manuell thrombozyten-spezifische Daten aus Proteom- und Transkriptomstudien zusammen und arbeitete an der Entwicklung einer umfassenden menschlichen Thrombozytendatenbank für die systembiologische Analyse der Funktion von Blutplättchen mittels integrierter Netzwerkanalyse (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). Zusätzlich habe ich plättchen-spezifische, experimentell validierte Phosphorylierungsinformationen hinzugefügt und generierte Kinasenvorhersagen für 80% der neu identifizierten Phosphorylierungsstellen. Die Kombination aus Medikamenten, assoziierten Krankheiten und Signalweginformation zusammen mit Phosphorylierungs- und Interaktionsdaten macht diese Datenbank zu einer ersten und umfassenden Anlaufstelle für Thrombozytenforschung. PlateletWeb enthält mehr als 5000 Plättchenproteine, die in einem Netzwerk analysiert und dargestellt werden können. Dabei ist die Identifizierung aller wichtigen Signalmodule zur Plättchenaktivierung und -inhibierung möglich. Mit der Fülle an verfügbaren Daten führte ich eine Reihe thrombozyten-spezifischer Analysen am Plättchenproteom, an Signalwegen, pharmakologischen Wirkstoffzielen und Phosphorylierungsreaktionen in grundlegenden Signalprozessen durch. Ich analysierte die statistische Anreicherung bekannter Signalwege für Plättchenproteine und identifizierte Endozytose als einen sehr repräsentativen Signalweg in Thrombozyten. Weitere Ergebnisse zeigten, dass stark vernetzte Plättchenproteine häufiger Ziel von Medikamenten sind. Mittels der Netzwerkanalyse von PlateletWeb untersuchte ich den grundlegenden Signalaktivierungspfad von Adenosindiphosphat (ADP), und veranschaulichte den Signalfluss von Rezeptor zu Effektor. Meine Arbeit an der Integrin-Inside-Out-Signalisierung beinhaltete zudem die Untersuchung neuer thrombozyten-spezifischer Phosphorylierungsstellen und ihre Regulation durch Kinasenvorhersagen mit Hilfe des integrierten Netzwerkanalyseansatzes. Durch die Untersuchung der Regulation bei der Phosphorylierungsstelle Ser269 im Docking-Protein (DOK1) stellte ich eine neue Hypothese zur Integrinsignalisierung auf. Diese Phosphorylierungsstelle könnte den inhibitorischen Effekt von DOK1 auf integrin a2bb3 beeinflussen. Ich erweiterte den integrierten Netzwerkanalyseansatz für andere Zelllinien, indem ich die gesammelten Informationen aus dem menschlichen Interaktom für die Analyse von funktionellen Modulen in zellulären Netzen nutzte. Die Untersuchung wurde mit einem zuvor entwickelten Algorithmus zur Modulerkennung durchgeführt, der maximal bewertete Teilgraphen in Transkriptomdatensätzen anhand zugewiesener Werte für Netzwerkknoten findet. Wir erweiterten den Algorithmus zur Anwendung auf qualitative Proteomdatensätze und optimierten die Modulsuche durch Integration funktioneller Informationen in die Netzwerkkanten. Dies fokussierte die Optimierung auf Proteinmodule mit hoher funktioneller Ähnlichkeit. Ich führte eine Reihe von Analysen durch, um die Effizienz des Algorithmus in kleinen (durch Viren infizierte Magenzellen) und mittelgroßen Netzwerken (menschliche Lymphozyten) zu überprüfen. In beiden Fällen extrahierte der Algorithmus charakteristische Module der untersuchten Proteine mit hohen funktionellen Ähnlichkeiten. Die funktionelle Modulsuche ist besonders bei positionsspezifischen Phosphoproteomikdatensätzen nützlich, in denen die Kinasenregulation der detektierten Phosphorylierungsstellen nur spärlich oder gar nicht vorhanden ist. Daher habe ich den Algorithmus der Moduldetektion auf quantitative Phosphoproteomikdatensätze angewandt. Anhand eines Datensatzes bestehend aus phosphorylierten Plättchenproteinen habe ich eine Vorgehensweise zur Netzwerkanalyse von Phosphorylierungsstellen entwickelt. In einer zweiten Studie wurde der Algorithmus der Moduldetektion auf ein phosphoproteomisches Netzwerk menschlich embryonaler Stammzellen angewandt, in dem Phosphorylierungsstellen mit maximaler Veränderung durch Netzwerkknoten repräsentiert wurden. Um die Regulation des Signalflusses zu untersuchen wurden weitere Kinasen aus dem menschlichen Phosphoproteom beziehungsweise PlateletWeb integriert. Ergebnisse wiesen auf wichtige Phosphorylierungsstellen und ihre Upstream-Kinasen hin und verdeutlichten Vorgänge, die während der Differenzierung in den embryonalen Stammzellen stattgefunden haben. Diese Arbeit bietet neue Vorgehensweisen der integrierten Netzwerkanalyse in Zellen und präsentiert zum ersten Mal eine systembiologische Untersuchung des menschlichen Proteoms mit Hilfe der Trombozytendatenbank PlateletWeb. Die erweiterten Methoden zur verbesserten Erkennung funktioneller Module bieten ein wertvolles Werkzeug für die Erforschung proteomischer Datensätze und vervollständigen die komplexe und umfangreiche Datenanalyse. Charakteristische Module, die große Ähnlichkeit auf funktioneller Ebene aufweisen, können durch die Kombination von exakten Modulerkennungsansätzen mit funktionellen Daten extrahiert werden. Dabei werden wichtige Änderungen besonders bei der Analyse komplexer Netzwerke hervorgehoben.
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KW  - Funktionelle Modulsuche
KW  - Plättchenphosphoproteom
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KW  - Proteome
KW  - Phosphoproteomic analysis
KW  - Functional module search
KW  - Functional interaction
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-72165
ER  -