Modellierung genregulatorischer Netzwerke mit stückweise linearen Differenzialgleichungen

Das Verständnis der Prozesse innerhalb einer Zelle auf molekularbiologischer Ebene kann helfen, Krankheiten zu verstehen und Gene beziehungsweise Proteine zu bestimmen, die eine wichtige Rolle bei diesen Krankheiten spielen. Ebenso kann die Wirkungsweise von Medikamenten bei detaillierter Kenntnis der molekularen Prozesse vorausgesagt werden. Die vorliegende Arbeit behandelt die Modellierung biochemischer Netzwerke und stellt Differenzialgleichungen zur Beschreibung der dynamischen Prozesse auf, denen chemische Reaktionskinetiken zugrunde liegen. Eine Vereinfachung der Funktionen führt zu dem Vorteil, dass das System von Differenzialgleichungen analytisch lösbar wird. Um bei genregulatorischen Netzwerken kleinere Subnetzwerke betrachten zu können, wird anhand eines graphentheoretischen sowie eines begriffsanalytischen Ansatzes, dem jeweils statistische Analysen folgen, eine Auswahl der Variablen des Differenzialgleichungssystems getroffen. Anschließend wird die Parameterschätzung für die Gleichungen mithilfe der Lösung eines Optimierungsproblems, das die Einbindung biologischen Wissens in lineare Nebenbedingungen erlaubt, durchgeführt. Ein weiterer Vorteil des Modells liegt darin, dass die aus Zeitreihen geschätzten Parameter direkte Rückschlüsse auf Abbauraten, Syntheseraten oder Regulierungsstärken zulassen. Durch entsprechende Erweiterungen ist das Modell auch auf allgemeinere biochemische Netzwerke anwendbar. Zunächst wird die Stickstoffaufnahme im Corynebacterium glutamicum unter sich ändernden Stickstoffkonzentrationen modelliert. Dieses Modell konnte zum einen zufriedenstellende Ergebnisse bezüglich existierender Experimente liefern, zum anderen erlaubte es Schlussfolgerungen über Abbaumechanismen eines der beteiligten Proteine. Eine weitere Anwendung auf reale Daten beschäftigt sich mit dem DNA Reparatursystem im Mycobacterium tuberculosis. Hier konnte aufgrund der Komponentenauswahl ein Gen identifiziert werden, das möglicherweise eine wichtige Rolle in den Regulierungen übernimmt. Den Abschluss der Arbeit bilden Überlegungen zur Visualisierung, die teilweise wieder auf begriffsanalytische Methoden zurückgreifen

inSARa: Hierarchical Networks for the Analysis, Visualization and Prediction of Structure-Activity Relationships

Die Kenntnis von Struktur-Aktivitäts-Beziehungen (SARs) kann die Entwicklung neuer Arzneistoffe entscheidend beschleunigen. Die fortlaufend zunehmende Menge an verfügbaren Bioaktivitätsdaten enthält potentiell diese wertvollen Schlüssel-Informationen. Die Herausforderung, die es noch zu lösen gilt, ist die Auswertung dieser Daten. Für die Bewältigung dieser Dimensionen werden heutzutage computergestützte Verfahren benötigt, die automatisiert, die wichtigsten Informationen über SARs extrahieren und möglichst anschaulich und intuitiv für den medizinischen Chemiker darstellen. Das Ziel dieser Arbeit war daher, die Entwicklung einer Methode namens inSARa (Abkürzung für „intuitive networks for Structure-Activity Relationship analysis“) zur intuitiven Analyse und Visualisierung von SARs. Die Hauptmerkmale des entwickelten Verfahrens sind hierarchische Netzwerke klar-definierter Substruktur-Beziehungen auf Basis gemeinsamer pharmakophorer Eigenschaften. Hierzu wurde das Konzept des „reduzierten Graphen“ (RG) mit dem intuitiven Konzept der „maximal gemeinsamen Substruktur“ (MCS) kombiniert, wodurch ein besonderer Synergismus für die SAR-Interpretation resultiert. Dieser ermöglicht, dass der medizinische Chemiker leicht gemeinsame bzw. bioaktivitätsbeeinflussende molekulare (pharmakophore) Merkmale in großen, auch strukturell diverseren Datensätzen, die aus Hunderten oder Tausenden von Molekülen bestehen, erfassen kann. Verschiedene Analysen (z.B. basierend auf der Bioaktivitäts-Vorhersage mittels kNN-Regression) konnten eine Komplementarität oder Überlegenheit der für inSARa verwendeten molekularen Repräsentation und Ähnlichkeitserfassung zum häufig verwendeten Ansatz der Fingerprint-basierten Ähnlichkeitsanalyse belegen. Der inSARa Hybrid Ansatz, der inSARa in verschiedenen Varianten mit Fingerprint-basierten Ähnlichkeits-Netzwerken kombiniert, zeigt zudem die Vorteile auf, die aus der Kombination beider Prinzipien resultieren können. Beim Analysieren von Datensätzen aktiver Moleküle einzelner Zielstrukturen haben sich die ohne Berücksichtigung von Bioaktivitätsinformation aufgebauten inSARa-Netzwerke als wertvoll für verschiedene essentielle Aufgaben der SAR-Analyse erwiesen. Neben gemeinsamen pharmakophoren Eigenschaften lassen sich so auf Grundlage einfacher Regeln bioisosterer Austausch, sprunghafte SARs oder „SAR Hotspots“ und sogenannte „Activity Switches“ erkennen. Die verschiedenen Typen an SAR-Information können sowohl mittels interaktiver Navigation durch die hierarchisch aufgebauten Netzwerke als auch durch automatisierte Netzwerk-Analyse (inSARaauto) identifiziert werden. Der auf inSARaauto aufbauende SARdisco Score ermöglicht zudem analog zum Fingerprint-basierten SAR-Index die globale Charakterisierung der Verteilung von SAR-(Dis-)Kontinuität in inSARa-Netzwerken. Der Vergleich der inSARa-Netzwerke verschiedener Zielstrukturen auf Basis der Schnittmenge an RG-MCSs hat außerdem gezeigt, dass die für die SAR-Interpretation entwickelten inSARa-Netzwerke auch wichtige Information im Hinblick auf Polypharmakologie enthalten. Die Ergebnisse dieser Analyse bestätigen, dass dieser RG-MCS-basierte Ansatz aufgrund seiner einfachen Interpretierbarkeit und Fokussierung auf Eigenschaften, die in die Protein-Ligand-Bindung involviert sind, das Potential für die Ergänzung verfügbarer Chemogenomik-Ansätze zur ligandbasierten Analyse von Target-Ähnlichkeiten und zur Identifizierung von Kreuzreaktivitäten aufweist. Zusammenfassend ist festzustellen, dass von dem in dieser Arbeit entwickelten inSARa-Ansatz somit durch seine vielseitige Anwendbarkeit ein wichtiger Beitrag zur Entwicklung neuer und sicherer Arzneistoffe erwartet werden kann.The analysis of Structure-Activity-Relationships (SARs) of small molecules is a fundamental task in drug discovery as this this knowledge is essential for the medicinal chemist at different stages of drug development. The increasing number of bioactivity data is a valuable source for this key information. Yet, up to now, the organization and mining of these data is one of the major challenges. To tackle this issue, computational methods aiming at the automatic extraction of SARs and their subsequent visualization are needed. Therefore, the goal of this thesis was the development of a method called inSARa (abbreviation for “intuitive networks for Structure-Activity Relationship analysis”) for the intuitive SAR analysis and visualization. The main features of the approach introduced herein are hierarchical networks of clearly-defined substructure relationships based on common pharmacophoric features. The method takes advantage of the synergy resulting from the combination of reduced graphs (RG) and the intuitive concept of the maximum common substructure (MCS). Using inSARa networks, common molecular or pharmacophoric features crucial for bioactivity modification are easily identified in data sets of different size (up to thousands of molecules) and heterogeneity. Various analyses (e.g. based on the prediction of bioactivities using kNN regression) show that the way of molecular representation and perception of similarity used in inSARa is superior to the commonly used concept of fingerprint-based similarity analysis. The inSARa Hybrid approach, which combines inSARa with fingerprint-based similarity networks in different ways, highlights the advantages resulting from the combination of both concepts. When focusing on a set of active molecules at one single target, the resulting inSARa networks are shown to be valuable for various essential tasks in SAR analysis. Based on simple rules not only common pharmacophoric patterns but also bioisosteric exchanges, activity cliffs or ‘SAR hotspots’ and ‘activity switches’ are easily identified. These different types of SAR information are either identified by interactive navigation of the hierarchical networks or automated network analysis (inSARaauto). In Analogy to the fingerprint-based SAR-Index, the SAR disco Score which is based on inSARaauto globally characterize the portion of SAR (dis)continuity in inSARa networks. Additionally, inSARa networks of a large number of different targets were pairwisely compared on the basis of the portion of common RG-MCSs. The results indicate that inSARa networks which were primarily devoloped for SAR interpretation are also valuable for gaining insights in polypharmacology. The promising results of the analysis show that the RG-MCS-based concept can complement published chemogenomic approaches for ligand-based analysis of targets similarities and the identification of cross-reactivities/off-target-relationships. The advantage of the devoloped RG-MCS approach is the easy interpretability and the the fact that molecular features involved in protein-ligand binding are represented. In summary, due to the versatility and the intuitive concept, the introduced inSARa approach is expected to support and stimulate the development of new or safer drugs

Analyse TNT-basierter Netzwerke in permanenten und primären Zellkulturen mittels mikrostrukturierten Oberflächen

Biofunktionalisierte mikrostrukturierte Oberflächen wurden als ideales Plattformsystem zur Kultivierung permanenter, sowie primärer Zellkultursysteme und zur Analyse der zwischen ihnen ausgebildeten Tunneling Nanotubes (TNTs) etabliert, die eine neuartige Form interzellulärer Kommunikation darstellen. Um eine optimale Zellvereinzelung auf den Plattformen zu gewährleisten wurden unterschiedliche Zelltypen durch geeignete, kovalent an die Goldpunkte angebundene Liganden vereinzelt auf den Goldpunkten der mikrostrukturierten Oberflächen immobilisiert. Diese Vereinzelung stellt eine entscheidende Voraussetzung für die Detektion der TNTs dar. Die optimierten, mittels photolithographischer Verfahren hergestellten Plattformen wurden im Zuge der Arbeit zur präzisen Analyse einer sowohl chemischen, als auch mechanischen Beeinflussung der Bildung, bzw. Stabilität von TNTs herangezogen. Zudem wurden die Strukturen hinsichtlich ihrer strukturellen Eigenschaften durch kraftspektroskopische Messungen im Detail charakterisiert, wobei unter anderem erstmals die Kraft ermittelt werden konnte, die nötig ist, ein TNT zum Reißen zu bringen

Datenintegration und Visualisierung metabolischer Netze

In the present thesis, a holistic system of applications has been developed which allows the user to visualize, edit and analyze metabolic networks. The pathway editor MapOmnia is one application of this system, which allows the visualization and manipulation of metabolic networks. To give an intuitive handling, the application supports application-typical functions such as "drag and drop" and "copy and paste". It provides numerous layout functions and supports many different file formats for data exchange. An implemented database-interface allows access to information on enzymes and metabolic pathways of BRENDA. Thus a graphical interface to the enzymes, reactions, metabolites of BRENDA was created. The presentation is fast, even for large networks. This thesis presents concepts and methods in order to enable users to work flexibly and intuitively with metabolic networks and to analyze them. A key goal of this thesis is, to map data from the omik-sub-disciplines onto generated interaction networks. The implementation of a modeling tool allows the user to easily generate new networks from established knowledge. Users gain a deeper understanding of biochemical processes by using implemented analysis methods, such as "Shortest Path" calculations. A scripting interface also allows the interactive analysis of networks. Methods of the program can be used within scripts at run time, for example, to automate tasks, to perform queries and to create networks. An interface was established by providing a TCP/IP-server which can access the versatile functions of MapOmnia. This concept allows the implementation of BRIME website that offers an intuitive approach to metabolic networks from BRENDA. This web application provides an integrated search functionality to search substances, enzymes and total- and partial-reactions. The user can map metabolic or other "-ome" data to the generic overall map, but also the network-based visualization of flow data is supported.In der vorliegenden Dissertation wurde ein System von Applikationen entwickelt, mit dem der Anwender metabolische Netzwerke visualisieren, editieren und analysieren kann. Hierzu zählt der Pathway-Editor MapOmnia, der die Visualisierung und Bearbeitung von metabolischen Netzwerken erlaubt. Die Applikation unterstützt anwendungstypische Funktionen wie „Drag And Drop“ und „Copy And Paste“, hat zahlreiche Ausrichtungs-Funktionen implementiert und unterstützt verschiedene Dateiformate für den Datenaustausch. Eine Schnittstelle erlaubt es, auf Informationen zu Enzymen und Stoffwechselwegen von BRENDA zuzugreifen und MapOmnia bietet somit ein grafisches Interface zu Enzymen, Reaktionen und Metaboliten von BRENDA. Die Darstellung ist auch bei großen Netzwerken performant. Die Dissertation stellt Konzepte und Methoden vor, um flexibel und intuitiv mit metabolischen Netzwerken zu arbeiten und diese zu analysieren. Daten aus den omik-Teildisziplinen können auf Netzwerke abgebildet werden. Ein Modellierungswerkzeug erlaubt es, neue Netzwerke aus etabliertem Wissen zu erstellen. Anwender erlangen ein tiefergehendes Verständnis biochemischer Vorgänge durch implementierte Analysemethoden, wie etwa kürzeste Wege Berechnungen. Eine Skript-Schnittstelle ermöglicht es, Methoden des Programms zur Laufzeit zu nutzen, um z.B. Aufgaben zu automatisieren, Abfragen durchzuführen oder Netzwerke zu erstellen. Durch Bereitstellung eines TCP/IP-Servers wurde eine Schnittstelle etabliert, welche auf die Funktionen von MapOmnia zugreifen kann. Die Schnittstelle erlaubt die Umsetzung der Webpräsenz BRIME, die einen intuitiven Zugang zu metabolischen Netzwerken aus BRENDA bietet. Die Webapplikation stellt die Suche von Substanzen, Enzymen sowie gesamter Reaktionen und Teilreaktionen bereit. Der Anwender kann „–ome“ Daten auf die eine Gesamtstoffwechselkarte abbilden, aber auch die Visualisierung von Flussdaten wird unterstützt

Koevolution in molekularen Komplexen

Der Bereich der molekularen Evolution beschäftigt sich mit der Untersuchung der Änderung der Primärsequenz und den durch Sequenzänderung vermittelten Selektionsvorteil des molekularen Phänotyps. Dabei kann sich die molekulare (Ko)evolution zum Beispiel in kompensatorischen Mutationen manifestieren, die durch den Selektionsdruck an den beobachteten Positionen favorisiert wird. Mit dem Verständnis über Prozesse struktur- und dynamikrelevanter Mutationen können biochemische Interaktionen identifiziert werden, die evolutionär wichtig sind. Besondere Bedeutung gewinnen solche Erkenntnisse im Bereich der Resistenzentwicklung von Medikamenten, da die oben genannten molekularen Koevolutionsvorgänge Randbedingungen an die prinzipielle Evolvierbarkeit von Resistenzen stellen. So konnte zum Beispiel ein intramolekulares Cluster innerhalb der HIV-1 Protease identifiziert werden, das sich bei der Behandlung der Patienten durch Proteaseinhibitoren etabliert hat. In dieser Arbeit sollen verschiedene koevolutionäre Prozesse in unterschiedlichen Molekülen (Ribosom [Kapitel 3] und der HIV-1 Protease [Kapitel 4]) untersucht werden. In Verbindung mit der biophysikalischen Annotation des Ribosoms (Kapitel 5) soll eine differenziertere Analyse der Koevolution ermöglicht werden. Während dieser Arbeit hat sich als eine der größten Herausforderungen die Analyse von koevolutionären Datenmengen ergeben. Wie in Kapitel 2 erarbeitet wird, dient die so genannte mutual information (MI) zur Quantifizierung der Koevolution. Die Berechnung der MI führt aber gleichzeitig zu Datenvolumina von 10^4 und mehr Größen, während gleichzeitig phylogenetische Effekte eine nicht minder große Herausforderung darstellen. Als ein viel versprechender Weg solche Probleme anzugehen werden seit einiger Zeit in der Informatik so genannte Visual Analytics-Techniken diskutiert und entwickelt. Diese Idee aufgreifend wird in Kapitel 6 eine entsprechende Software vorgestellt

Bioinformatische Methoden zur Auswertung von Daten aus Messungen des Metabolic Profil / Fingerprints / Metabolomics

Bioinformatische Methoden werden zur Auswertung von Daten aus Messungen des metabolischen Profils herangezogen. Die jeweiligen Verfahren und Methoden stehen – in diesem Gebiet – vielfach noch in einer sehr frühen Phase der Forschung, und vor allem Studien, den Bereich der Ernährungswissenschaften betreffend, sind eher selten. Um hier einen Schritt in eine effektive und sinnvolle Richtung zu machen, sind sowohl eine internationale Vereinheitlichung von gebräuchlichem Fachvokabular nötig, als auch weitere Forschung in Bezug auf die unterschiedlichen Vor- und Nachteile des zu verwendeten Probenmaterials erforderlich. Auswirkungen exogener und endogener Effekte auf Probanden und somit auf das Probenmaterial spielen, wie bereits durchgeführte Experimente zeigen, eine nicht zu verachtende Rolle und müssen berücksichtigt werden. Sowohl die Wahl zweckdienlicher Extraktionsverfahren, als auch der Methoden zur chemischen Analyse unterliegen gewissen Einschränkungen, die in Bezug auf die Auswertung der Daten durch bioinformatische Methoden berücksichtigt werden müssen. Auf die jeweiligen Vor- und Nachteile wird in der vorliegenden Arbeit ausführlich eingegangen. Ein Trend zeigt sich bei den Analysemethoden hin zur Massenspektrometrie und Kernspinresonanzspektroskopie. Die Auswertung der enormen Datenmengen erfolgt mit Hilfe statistischer und bioinformatischer Methoden. Die Masse und Komplexität der Daten stellen die eingesetzten Softwareprogramme vor beachtliche Anforderungen, die gelöst werden müssen. Einen interessanten Ansatz in Bezug auf Informationsaus-tausch bietet WikiPathways, das Wissenschaftlern die Möglichkeit bietet, ge-meinsam und barrierefrei Wissen auszutauschen und Erkenntnisse zu erlan-gen. Handlungsbedarf besteht hinsichtlich der effizienten Weiterverarbeitung der gewonnenen Daten und ihre Einbettung in bereits bestehenden Strukturen (z. B. weitere „Omiks“-Datenbanken). Interessante Ansätze in Bezug auf zukünftige Anwendungsgebiete – im Bereich der Ernährungswissenschaft – stellt sicherlich die Auswertung des metabolischen Profils im Hinblick auf präventive, individuelle Ernährung dar.Bioinformatical methods are used for analysis of data that is created from measurements of the metabolic profile. The respective methods and processes of this area are currently still in a very early stage of research. In particular, studies concerning the field of nutrition science are rather rare. For the next step towards an effective and meaningful direction for the domain, both an international standardization of common terminology is required, as well as further research on the advantages and disadvantages of the use of different sample material. Studies have shown that exogenous and endogenous effects on test persons, and therefore on the sample material, have a significant impact and must be considered. Both the choice of appropriate extraction methods and the methods of chemical analysis are subject to certain restrictions that must be considered in relation to the evaluation of the data using bioinformatical methods. This thesis discusses the respective advantages and disadvantages of different methods in detail. A trend towards mass spectrometry and nuclear magnetic resonance spectroscopy is identified as the dominant analytical methods. The analysis of the enormous amounts of generated data is conducted using statistical and bioinformatical methods. The mass and complexity of the data leads to significant requirements towards the software tools that must be solved. An interesting approach to information exchange is taken by the project WikiPathways, which provides scientists with the possibility to exchange knowledge without barriers. Action is required for the development of methods for efficient processing of the data and its integration into existing structures (for example, other "omics"-databases). Interesting approaches to future applications – in the field of nutritional science – is certainly the evaluation of metabolic profile in respect to a preventive, individual diet