TY  - JOUR
A1  - Pinkert, Stefan
A1  - Schultz, Joerg
A1  - Reichardt, Joerg
T1  - Protein Interaction Networks-More Than Mere Modules
N2  - It is widely believed that the modular organization of cellular function is reflected in a modular structure of molecular networks. A common view is that a ‘‘module’’ in a network is a cohesively linked group of nodes, densely connected internally and sparsely interacting with the rest of the network. Many algorithms try to identify functional modules in protein-interaction networks (PIN) by searching for such cohesive groups of proteins. Here, we present an alternative approach independent of any prior definition of what actually constitutes a ‘‘module’’. In a self-consistent manner, proteins are grouped into ‘‘functional roles’’ if they interact in similar ways with other proteins according to their functional roles. Such grouping may well result in cohesive modules again, but only if the network structure actually supports this. We applied our method to the PIN from the Human Protein Reference Database (HPRD) and found that a representation of the network in terms of cohesive modules, at least on a global scale, does not optimally represent the network’s structure because it focuses on finding independent groups of proteins. In contrast, a decomposition into functional roles is able to depict the structure much better as it also takes into account the interdependencies between roles and even allows groupings based on the absence of interactions between proteins in the same functional role. This, for example, is the case for transmembrane proteins, which could never be recognized as a cohesive group of nodes in a PIN. When mapping experimental methods onto the groups, we identified profound differences in the coverage suggesting that our method is able to capture experimental bias in the data, too. For example yeast-two-hybrid data were highly overrepresented in one particular group. Thus, there is more structure in protein-interaction networks than cohesive modules alone and we believe this finding can significantly improve automated function prediction algorithms.
KW  - Netzwerk
KW  - protein-interaction networks
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-68426
ER  - 
TY  - THES
A1  - Pinkert, Stefan
T1  - The human proteome is shaped by evolution and interactions
T1  - Das menschliche Proteom ist geformt durch Evolution und Interaktion
N2  - Das menschliche Genom ist seit 2001 komplett sequenziert. Ein Großteil der Proteine wurde mittlerweile beschrieben und täglich werden bioinformatische Vorhersagen praktisch bestätigt. Als weiteres Großprojekt wurde kürzlich die Sequenzierung des Genoms von 1000 Menschen gestartet. Trotzdem ist immer noch wenig über die Evolution des gesamten menschlichen Proteoms bekannt. Proteindomänen und ihre Kombinationen sind teilweise sehr detailliert erforscht, aber es wurden noch nicht alle Domänenarchitekturen des Menschen in ihrer Gesamtheit miteinander verglichen. Der verwendete große hochqualitative Datensatz von Protein-Protein-Interaktionen und Komplexen stammt aus dem Jahr 2006 und ermöglicht es erstmals das menschliche Proteom mit einer vorher nicht möglichen Genauigkeit analysieren zu können. Hochentwickelte Cluster Algorithmen und die Verfügbarkeit von großer Rechenkapazität befähigen uns neue Information über Proteinnetzwerke ohne weitere Laborarbeit zu gewinnen. Die vorliegende Arbeit analysiert das menschliche Proteom auf drei verschiedenen Ebenen. Zuerst wurde der Ursprung von Proteinen basierend auf ihrer Domänenarchitektur analysiert, danach wurden Protein-Protein-Interaktionen untersucht und schließlich erfolgte Einteilung der Proteine nach ihren vorhandenen und fehlenden Interaktionen. Die meisten bekannten Proteine enthalten mindestens eine Domäne und die Proteinfunktion ergibt sich aus der Summe der Funktionen der einzelnen enthaltenen Domänen. Proteine, die auf der gleichen Domänenarchitektur basieren, das heißt die die gleichen Domänen in derselben Reihenfolge besitzen, sind homolog und daher aus einem gemeinsamen ursprünglichen Protein entstanden. Die Domänenarchitekturen der ursprünglichen Proteine wurden für 750000 Proteine aus 1313 Spezies bestimmt. Die Gruppierung von Spezies und ihrer Proteine ergibt sich aus taxonomischen Daten von NCBI-Taxonomy, welche mit zusätzlichen Informationen basierend auf molekularen Markern ergänzt wurden. Der resultierende Datensatz, bestehend aus 5817 Domänen und 32868 Domänenarchitekturen, war die Grundlage für die Bestimmung des Ursprungs der Proteine aufgrund ihrer Domänenarchitekturen. Es wurde festgestellt, dass nur ein kleiner Teil der neu evolvierten Domänenarchitekturen eines Taxons gleichzeitig auch im selben Taxon neu entstandene Proteindomänen enthält. Ein weiteres Ergebnis war, dass Domänenarchitekturen im Verlauf der Evolution länger und komplexer werden, und dass so verschiedene Organismen wie der Fadenwurm, die Fruchtfliege und der Mensch die gleiche Menge an unterschiedlichen Proteinen haben, aber deutliche Unterschiede in der Anzahl ihrer Domänenarchitekturen aufweisen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Frage wie neu entstandene Proteine Bindungen mit dem schon bestehenden Proteinnetzwerk eingehen. In früheren Arbeiten wurde gezeigt, dass das Protein-Interaktions-Netzwerk ein skalenfreies Netz ist. Skalenfreie Netze, wie zum Beispiel das Internet, bestehen aus wenigen Knoten mit vielen Interaktionen, genannt Hubs, und andererseits aus vielen Knoten mit wenigen Interaktionen. Man vermutet, dass zwei Mechanismen zur Entstehung solcher Netzwerke führen. Erstens müssen neue Proteine um auch Teil des Proteinnetzwerkes zu werden mit Proteinen interagieren, die bereits Teil des Netzwerkes sind. Zweitens interagieren die neuen Proteine, gemäß der Theorie der bevorzugten Bindung, mit höherer Wahrscheinlichkeit mit solchen Proteinen im Netzwerk, die schon an zahlreichen weiteren Protein-Interaktionen beteiligt sind. Die Human Protein Reference Database stellt ein auf Informationen aus in-vivo Experimenten beruhendes Proteinnetzwerk für menschliche Proteine zur Verfügung. Basierend auf den in Kapitel I gewonnenen Informationen wurden die Proteine mit dem Ursprungstaxon ihrer Domänenarchitekturen versehen. Dadurch wurde gezeigt, dass ein Protein häufiger mit Proteinen, die im selben Taxon entstanden sind, interagiert, als mit Proteinen, die in anderen Taxa neu aufgetreten sind. Es stellte sich heraus, dass diese Interaktionsraten für alle Taxa deutlich höher waren, als durch das Zufallsmodel vorhergesagt wurden. Alle Taxa enthalten den gleichen Anteil an Proteinen mit vielen Interaktionen. Diese zwei Ergebnisse sprechen dagegen, dass die bevorzugte Bindung der alleinige Mechanismus ist, der zum heutigen Aufbau des menschlichen Proteininteraktion-Netzwerks beigetragen hat. Im dritten Teil wurden Proteine basierend auf dem Vorhandensein und der Abwesenheit von Interaktionen in Gruppen eingeteilt. Proteinnetzwerke können in kleine hoch vernetzte Teile zerlegt werden, die eine spezifische Funktion ausüben. Diese Gruppen können mit hoher statistischer Signifikanz berechnet werden, haben meistens jedoch keine biologische Relevanz. Mit einem neuen Algorithmus, welcher zusätzlich zu Interaktionen auch Nicht-Interaktionen berücksichtigt, wurde ein Datensatz bestehend aus 8,756 Proteinen und 32,331 Interaktionen neu unterteilt. Eine Einteilung in elf Gruppen zeigte hohe auf Gene Ontology basierte Werte und die Gruppen konnten signifikant einzelnen Zellteilen zugeordnet werden. Eine Gruppe besteht aus Proteinen, welche wenige Interaktionen miteinander aber viele Interaktionen zu zwei benachbarten Gruppen besitzen. Diese Gruppe enthält eine signifikant erhöhte Anzahl an Transportproteinen und die zwei benachbarten Gruppen haben eine erhöhte Anzahl an einerseits extrazellulären und andererseits im Zytoplasma und an der Membran lokalisierten Proteinen. Der Algorithmus hat damit unter Beweis gestellt das die Ergebnisse nicht bloß statistisch sondern auch biologisch relevant sind. Wenn wir auch noch weit vom Verständnis des Ursprungs der Spezies entfernt sind, so hat diese Arbeit doch einen Beitrag zum besseren Verständnis der Evolution auf dem Level der Proteine geleistet. Im Speziellen wurden neue Erkenntnisse über die Beziehung von Proteindomänen und Domänenarchitekturen, sowie ihre Präferenzen für Interaktionspartner im Interaktionsnetzwerk gewonnen.
N2  - The human genome has been sequenced since 2001. Most proteins have been characterized now and with everyday more bioinformatical predictions are experimentally verified. A project is underway to sequence thousand humans. But still, little is known about the evolution of the human proteome itself. Domains and their combinations are analysed in detail but not all of the human domain architectures at once. Like no one before, we have large datasets of high quality human protein-protein-protein interactions and complexes available which allow us to characterize the human proteome with unmatched accuracy. Advanced clustering algorithms and computing power enable us to gain new information about protein interactions without touching a pipette. In this work, the human proteome is analysed at three different levels. First, the origin of the different types of proteins was analysed based on their domain architectures. The second part focuses on the protein-protein interactions. Finally, in the third part, proteins are clustered based on their interactions and non-interactions. Most proteins are built of domains and their function is the sum of their domain functions. Proteins that share the same domain architecture, the linear order of domains are homologues and should have originated from one common ancestral protein. This ancestor was calculated for roughly 750 000 proteins from 1313 species. The relations between the species are based on the NCBI Taxonomy and additional molecular data. The resulting data set of 5817 domains and 32868 domain architectures was used to estimate the origin of these proteins based on their architectures. It could be observed, that new domain architectures are only in a small fraction composed of domains arisen at the same taxon. It was also found that domain architectures increase in length and complexity in the course of evolution and that different organisms like worm, and human share nearly the same amount of proteins but differ in their number of distinct domain architectures. The second part of this thesis focuses on protein-protein interactions. This chapter addresses the question how new evolved proteins form connections within the existing network. The network built of protein-protein interactions was shown to be scale free. Scale free networks, like the internet, consist of few hubs with many connections and many nodes with few connections. They are thought to arise by two mechanisms. First, newly emerged proteins interact with proteins of the network. Second, according to the theory of preferential attachment, new proteins have a higher chance to interact with already interaction rich proteins. The Human Protein Reference Database provides an on in-vivo interaction data based network for human. With the data obtained from chapter one, proteins were marked with their taxon of origin based on their domain architectures. The interaction ratio of proteins of the same taxa compared to all interactions was calculated and higher values than the random model showed for nearly every taxa. On the other hand, there was no enrichment of proteins originated at the taxon of cellular organisms for the node degree found. The node degree is the number of links for this node. According to the theorie of preferential attachment the oldest nodes should have the most interactions and newly arisen proteins should be preferably attached to them not together. Both could not be shown in this analysis, preferential attachment could therefore not be the only explanation for the forming of the human protein interaction network. Finally in part three, proteins and all their interactions in the network are analysed. Protein networks can be divided into smaller highly interacting parts carrying out specific functions. This can be done with high statistical significance but still, it does not reflect the biological significance. Proteins were clustered based on their interactions and non-interactions with other proteins. A version with eleven clusters showed high gene ontology based ratings and clusters related to specific cell parts. One cluster consists of proteins having very few interactions together but many to proteins of two other clusters. This first cluster is significantly enriched with transport proteins and the two others are enriched with extracellular and cytoplasm/membrane located proteins. The algorithm seems therefore well suited to reflect the biological importance behind functional modules. Although we are still far from understanding the origin of species, this work has significantly contributed to a better understanding of evolution at the protein level and has, in particular, shown the relation of protein domains and protein architectures and their preferences for binding partners within interaction networks.
KW  - Evolution
KW  - Protein
KW  - Domäne
KW  - Interaktion
KW  - evolution
KW  - protein
KW  - interaction
KW  - domain
Y1  - 2008
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-35566
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Heidrich, Lea
A1  - Pinkert, Stefan
A1  - Brandl, Roland
A1  - Bässler, Claus
A1  - Hacker, Hermann
A1  - Roth, Nicolas
A1  - Busse, Annika
A1  - Müller, Jörg
A1  - Friess, Nicolas
T1  - Noctuid and geometrid moth assemblages show divergent elevational gradients in body size and color lightness
JF  - Ecography
N2  - Previous macroecological studies have suggested that larger and darker insects are favored in cold environments and that the importance of body size and color for the absorption of solar radiation is not limited to diurnal insects. However, whether these effects hold true for local communities and are consistent across taxonomic groups and sampling years remains unexplored. This study examined the variations in body size and color lightness of the two major families of nocturnal moths, Geometridae and Noctuidae, along an elevational gradient of 700 m in Southern Germany. An assemblage-based analysis was performed using community-weighted means and a fourth-corner analysis to test for variations in color and body size among communities as a function of elevation. This was followed by a species-level analysis to test whether species occurrence and abundance along an elevation gradient were related to these traits, after controlling for host plant availability. In both 2007 and 2016, noctuid moth assemblages became larger and darker with increasing elevation, whereas geometrids showed an opposite trend in terms of color lightness and no clear trend in body size. In single species models, the abundance of geometrids, but not of noctuids, was driven by habitat availability. In turn, the abundance of dark-colored noctuids, but not geometrids increased with elevation. While body size and color lightness affect insect physiology and the ability to cope with harsh conditions, divergent trait–environment relationships between both families underline that findings of coarse-scale studies are not necessarily transferable to finer scales. Local abundance and occurrence of noctuids are shaped by morphological traits, whereas that of geometrids are rather shaped by local habitat availability, which can modify their trait–environment-relationship. We discuss potential explanations such as taxon-specific flight characteristics and the effect of microclimatic conditions.
KW  - insects
KW  - color lightness
KW  - body size
KW  - elevation
KW  - habitat availability
KW  - flight characteristics
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-256694
VL  - 44
IS  - 8
ER  -