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Integrative data mining and meta analysis of disease-specific large-scale genomic, transcriptomic and proteomic data [Elektronische Ressource] / presented by Peter Bewerunge

123 pages
ctorDissertationinsubmittedDiplom-IngenieurtothethePresenComBewbined2FofacultiesNaturalforbthePNaturalbSciencesOralandforfordegreeMathematicsDoofoftheScienceRuptederto-CarolayUniv(FH)ersiteteryerungeofornHeidelbNast?ttenerg,examination:German4.07.2009yandInProf.tegrativProf.eLicDaDatataRolandMiningPandterMetaProteomicAnalysisReferees:ofDr.Disease-SpEilsecicDr.Large-ScaleeterGenomic,hTranscriptomicDNA5theAbstractSyndDuringmatheFpastspdecades,hromosomlarge-scalevmicroarraaymasstecerehnologiesthehacorrespvofeetbieenThisappliedatothethetransplaneldtransplanofspgenomics,thetranscriptomicasshromosomeandaproteomics.esianDadoptedNAansmicroarrawysbandgraphicalmasshangessponectrom-tetryCPT1Bhgeneatovaeforbineentheusedlinkasettoinolsgenesforoidenptaidofyingtcethanges1.in(BN)gene-yandurproteincisexpressionofandandgenomicbalterationshthatacaneborkeumlinkalsoedctotovonariousidenstagesandoflotumortifydevonelopmenolt.tAlthoughDNA-microrarrathesepatientecolhnologiesthehhaeavtoeGenegeneratevirtualdpaThedelugetheofexhibitdata,HobioinformatichalgorithmsbstillofneedetoFXYD3.baleS.improofvandedoftogenesadvwancerelationshiptheeenunderstanding17ofBamanwyrepresenbiologictalwfundamendetecttalastquestions.ecInandparticular,Themostciationbioinformaticeenstrategiesexpressionarerepresenoptimizmarkedets,forbuildonemofinformation.
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ctorDissertationinsubmittedDiplom-IngenieurtothethePresenComBewbined2FofacultiesNaturalforbthePNaturalbSciencesOralandforfordegreeMathematicsDoofoftheScienceRuptederto-CarolayUniv(FH)ersiteteryerungeofornHeidelbNast?ttenerg,examination:German4.07.2009yandInProf.tegrativProf.eLicDaDatataRolandMiningPandterMetaProteomicAnalysisReferees:ofDr.Disease-SpEilsecicDr.Large-ScaleeterGenomic,hTranscriptomicDNA5theAbstractSyndDuringmatheFpastspdecades,hromosomlarge-scalevmicroarraaymasstecerehnologiesthehacorrespvofeetbieenThisappliedatothethetransplaneldtransplanofspgenomics,thetranscriptomicasshromosomeandaproteomics.esianDadoptedNAansmicroarrawysbandgraphicalmasshangessponectrom-tetryCPT1Bhgeneatovaeforbineentheusedlinkasettoinolsgenesforoidenptaidofyingtcethanges1.in(BN)gene-yandurproteincisexpressionofandandgenomicbalterationshthatacaneborkeumlinkalsoedctotovonariousidenstagesandoflotumortifydevonelopmenolt.tAlthoughDNA-microrarrathesepatientecolhnologiesthehhaeavtoeGenegeneratevirtualdpaThedelugetheofexhibitdata,HobioinformatichalgorithmsbstillofneedetoFXYD3.baleS.improofvandedoftogenesadvwancerelationshiptheeenunderstanding17ofBamanwyrepresenbiologictalwfundamendetecttalastquestions.ecInandparticular,Themostciationbioinformaticeenstrategiesexpressionarerepresenoptimizmarkedets,forbuildonemofinformation.thesegatectohnologiestandlinkonlyyallerogeneswinfordanaboandnvejordimensionalAviewwonbtheofbiologicupregulationalhquestion.atWithintothiseectsthe-csisproteinatbioiasnformaticantogrationolectrometrywdataasofdevafterelopTheedasthatdiagnosiscomhiolitisbines(BOS)theccursmsecondulaftertandirepulsiondimensionaltransplaninformationprolesthatincanectrabtoetialobtainedpwhenscoreanalysingegenomic,andtranscriptomicdidandtproteomictodataevinanalysisaninincouldtegrativfoundeeratemanner.tNeuroblastomatissucaCCL26malignangenesttpersediatricoftumor,oflossthecnerv1ousasystem.wnregulationThethetumorondingishinctoharacterizedardsbcross-ybabwerrationcpatternsethatandcorrelateAwithypatiennettorkoutcome.asaCGHtation(arrajoinyprobabilitcomparativdistributionseasgenomictohneybrobliodization)spandicDNA-microrarra-ytrgene-eects.expressionstrengthanalysisassowbewreaCGHcgenehodataosenasastedappropriateymeotblankhowhicdswheretoupanalyseytheutuimpactlofThDNAscopvyrisenaumnebwerthatvedariationscoponngenebexpressioncinwith81andneuroblastomagene-genesamples.teractions.Withinmethothisfoundthesishromosomalaerrationsno11qv17qelhabioinformaticestrategymawimpactasneuroblastoma.usedprominenwhictrans-eecthasidentiedtiesycgainhromosomal17q.23.2abanerrationsofthatwhicinuenceisthecatedexpression22.q13.33.ofurther,genesidenlothecatedofatexpressionthehangessamtheeexpression(bioinformaticciso-eects)wandexpandedalsoenableaintedierenoftsp(andtryansof-eects)setc53hromosomaltsplungositionstation.intoneuroblastoma.wSampleappliedspearlyecicofcis-eectsBroncwObliteransereromeidenwhictiedoforoftenthethepairedydatarblungytationaleadsprobae-matcofhinglungprot.cedure,expressiongenewexpressiontranslatedditosspcandretizationedandtheiraotencorrelationmassscoreectrometryineak.comcorrelationbinationbwithwone-dimensionalenhierarcvirtualhirealcalectraclustering.notThesignicangraphicalpatternsrepresenrelationtationBOS.revwealeder,thatmeta-tumorsapproacwithresultedan15amplicationthatofnottheeoncogeneinMYCNsephadanalysisathegainwofdatacyphro-smosomeh17INSL4,whereasandgenesTheseinconstitutecis-potenositioniwbiomarkerefordodetectionwnregulated.BOSimultaneouslymit7einenZusammenfassunghInydenheletzteninJahrzennietenBlankwurden?nnen.unangewterscektrometrischiedlicllungheositionMikroarracis-y-SystemezwiscenVtundwic17q23.2kGeneel(BOS)tDieundninenndungdenplikBharakterisiertederreiclokhengesamGenomik,eingeseTwurderanskriptomikDasundundProteomikr?ndeingesetzt.f?rDabzwiscei(22q13.33).ndeneitert,sieDatenihrenBrEinsatz,BOSuminV?ber?nderungenKderKGen-VsohewieumoreProteinexpressionogensundaufdesGenegenomiscaufwiesen.henChromosomMaterialsExpressioninsbUmesondere-EektemidenitNunDasterscopienanzahlhiedliconhenInformationPhasenzwdercTpressionumorenresultierte,tsntehlicherstandenungderzuavGenexpressionerknder?pfen.dieDieegro?eundMengewurdeanEnDhiolitisatrsezwntationdiezudabineienanf?llt,vmden?ssenonnmittelskbioi15nzurfDieormatiscarherdassAlgorith-einermendesausgewdurcertethromosomalenw17erden.wAllerdingscisliegtgeringebhzeitigeierlustderzeitigenmitVrierfahrencisdieGeneOptimierungeziscundtrFerokussierungDatensetaufwurdeneinesscMikroarraerky-SystemzimdesVderordergrund,derwHilfeasozuundeinerereceindimen-hesionalezeigteBzwisceVtGracauchteraktionen.tungVderrubiologiscChromosomhenalsFFragestellungNeuroblastomf?hrt.erdenDeshalbwwansardemZielfdieserderArboneit,eiterhineinenibioinformatiscushenhaftAlgorithmin-usvzureenektrometriscthzuf?hren.wiceinenkdereln,ungdernmehrdimensionaleeransInformationentkhomh?ugbiniert,JahrdieLungen-sicundhmeistenausAbsto?ungsreak-einerGenexpressionsdateninSpteundgrhendenaKurvtzugeordnet.izwiscvundenektrenBetrackherfasssen.tungswteeiseervhenonerfahrengenomiscGrupphen,ermittelt.transkrip-graphisctomiscDhensteundzeigte,proteomiTscmithenAm-Datenationergibt.OnkDasMYCNNeuroblastomhistceinZugewinnmalignerChromosomfr?hkindlicchersind,T?hrendumorindes-PNeineervExpressionensystems.GleicCharak-gingteristiscVhdessind1dieeinerMusterddergencderhromosomalen-Valisiertener?nderungen,einher.dieNeuroblastom-spmithederundEnanststeh?bungdasund/otederzuProgressiotizieren,nBadeseTheumoetzwrestkt.orrelieren.Ma?aCGHZusammenhangs(arrahenyDNA-KComparativundeGenexpressionGenomicmitHy-vbridization)MarkundvDNA-MikroarraetsyMutualGenexpressionsanalysenbwurhnet.degraphiscnNet-ausgewerk?hlt,dieumerbindungendenhenEinusshromosomalencer?nderungenhromosomalerderVenex-er?nderungenwieaufhdieGen-Gen-InGenexpressionHierausvdassone81eNeuroblastom-ngePaufatien11qten17qzuurs?cunhetersucaktorenhen.dasImvRwakhAu?lligmarentrdieser-EektArbheneitZugewinnwurdeueineChromosomneueundbioinformatischohenhevStrategieCPT1BeWnwurdetbwicoinformatisckAlgorithmelt,umdieEigensccerwhromosomaleeineVtegrativer?nderungenAnalyseidenontiziert,xpdiessions-diemassenspExpressionhenvdurconDiesGenenaufsoDatensatzwendet,odiehtstehldesanodceOblit-rSyndromsgleicunheenuc(te.ciswird-Eekt)imabeitenernacauceinerhtransplanandiagnostiziertanderenf?hrtcdenhromosomalenF?llenPeinerosi-tion.tionenzugrundeliegendenbwurdeneeinusst.virtuelleTektrenumorsperf?hrteziscdenhetspreccismassensp-Eektehenwurdenenunerl?ufenterEineanderemorrelationsanalysedurchenhvirtuelleneinerealeKMassensporre-klationsanalyseteineineKorrelationomHingegenbinationonnmiteineinemtegrativeindimensionalen,Meta-AnalyseansatzhierarcGenehiscse8BOSidenertizieren,Aufdiepbr?herkeigefundeneiWndieetiellerdieseungpartawurden.tdieseeeinstellenBeGenetotenracBiomarkhf?rtungFderennDatendesnicdar.hmAmecknoonsiblewledgementsySpucecialorks.thankswgotintoallProf.aRolandHalletEils,ideaswhoofgayvancyeysmeherthehiolitiscoration.hancewhotohanismdoducingmcyherPhDthankinehiswrenoMywnedBewlabyoratorynatytheyDKFZandinpathologyHeidelbIerg.edFgourthermore,diplhesewerasKaderalialwwledgedayysvoptheenyfordationscienPhD.ticersdiscussionespand,Groupnotthetoduringbinegoscoedandat,ancytoYokHudlercareencouragemenofe.minyynancialremindsuthanksppandort.meIregardingamthegratefulSyn-toeryProf.enjoPsuccessfuleteryLicMirjamheryterstudenforhehisre-willingnessdiscotounderlyingbBOS.eMiktheacsecondinsuptoervisorNet-ofthankmKyforPhdiscussions,Dtothesis,orktoarmPD.granDr.mKarstenwishRippmemetheforBioinformaticsbciallyeiComputationalngtheaatmosphererefereemomenofsharedthisythesistheandbalsoecialtotoPD.,Dr.DieStefanLuisWiemannDagmarfDannorandbfriendeingtheironesuppofandtheloexamialwnelievestandrsinforsituationmlife,ytodefence.wn-to-earth.ThanksMelanietovDr.inBenediktassistingBrors,inforissuessuptheervisingofmBroncyObliteransPhDdrom.andvinmtrohducingymethisincollabtoManthethanksexcitingtoeldMaierm,ofvbeageriomaoinformatics.tInfeltaddition,rIlfamspgratefultoforvhistheexcellenmectofproLarsofandreadingeofarethisknothesis.forDr.troMarcmeZapatkBaaesianiswgratefullyIacYknoonnewleodgedhforallhisfruitfullselessnewcommitmenrelatedtmandwpanderfectwteamaccommoplasheytedinduringregardytoIourtosharedthewborkofinDivisiontheTheoreticaleldandofe-mathssOncologyspforectrometryfriendly.orkingDr.andNilsunforgettablevtsoneNeuho,togetherTmoniostaOumeraciatandDKFZProf.Heidel-Dr.erg.BrigittespScgratitudehlegelbeserger,mDepart-familymenDoristDr.ofterPerunge,athologyYat,theYHannoandvyeranceyMedicalmScgirlhoMelanieolfor(MHH)condeuousservort,et,mgeytlevveryTheygratitudeaforbbeeingme,excbellenmetancodicultopineyrandatimeonstapartners,dotheirExceptionallyoptoennessforforlodiscussionseattrustallme.times

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