DEN: an R-Bioconductor based package to extract active sub-networks from human interaction map by integrating gene-expression data

Living cells are complex, dynamic, self-regulatory, interactive systems, showing differential states across time and space. Complexity of cellular systems is highlighted with the multi-layered regulatory mechanisms involving the interactions between bio-molecules (such as DNA, RNA, mi-RNA and proteins). These interactions are analyzed in the form of static networks. Likewise, number of experimental techniques like microarray, RNASeq allow quantification of cellular dynamics and aid in discerning differential gene expression across diverse conditions. Computational biology is in need of methods for integration of static networks and gene expression data, since it provides interesting insights into the dynamics of biological systems. DEN is an R/Bioconductor based package designed to assemble different types of human bio-molecular interactions as a complete interactome and contains functions to extract dynamic active networks by integration of gene expression data

Characterization of the Role of Mcm10 in DNA Replication in Drosophila melanogaster

Replication of the genome and proper formation, and packaging, of chromatin are processes essential to eukaryotic life. Maintenance of epigenetic chromatin states is essential for faithfully reproducing the transcriptional state of the cell; likewise, replication of DNA with high fidelity is crucial for accurate passage of genetic information from a cell to its progeny. Defects in DNA replication and improper regulation of the chromatin states can result in genome instability which can manifest as disease, or death of the organism. There are a plethora of factors involved in the process of DNA replication in eukaryotes, and recent studies have shed light on one of the factors called mini-chromosome maintenance 10 (Mcm10) as an essential DNA replication factor. First discovered in S. cerevisiae, Mcm10 is an abundant nuclear protein that has been implicated in the activation of the Pre-RC, interacts with members of the elongation machinery such as Pol[alpha], and has recently been shown to be required in the formation of heterochromatin in both yeast and Drosophila. Previous analysis of two Drosophila Mcm10 mutant alleles demonstrated that Mcm10 not only plays a role in DNA replication, but also has a role in heterochromatic silencing and chromosome condensation. With Drosophila melanogaster as a model we further investigated the roles of Mcm10 by using a collection of over 20 missense mutations generated via a Tilling approach. Mitotic index data generated using brain cells of these mutant strains showed no delays in progression through M-phase of the cell cycle. Interestingly though, several aberrant chromosomal phenotypes such as condensation defects, aneuploidy, anaphase bridge defects, separated sister chromatids and chromosome breaks, were observed in varying frequencies suggesting that Mcm10 is involved in maintaining genomic stability. Additionally, the Mcm10 mutant strains showed defects in endoreplication and packaging of DNA within the nuclei of salivary glands. By understanding the various roles of Mcm10 we can help elucidate the biological functions of this well conserved protein as well as provide information on the domains of the protein required for its different biological functions.M.S

A new approach for biomarker detection using fusion networks

In this thesis we propose a new approach for biomarker detection using single source and fusion networks. Our algorithm detects metastable regions with similar and high weights in networks. Standard methods for biomarker detection analyse the differentially expression, or other biological measurement, of genes, without taking any further biological knowledge into account. Network approaches include further insight into the analysis, nevertheless most of them are limited to the examination of one data type. With our fusion network algorithm we introduce a new and promising approach. We analyse breast cancer gene expression and methylation data using our fusion network approach. The proposed method detects known and novel biomarkers, which are highly supported by breast cancer literature, biological pathways, and classification power

Integrating gene expression and protein-protein interaction network to prioritize cancer-associated genes

Abstract Background To understand the roles they play in complex diseases, genes need to be investigated in the networks they are involved in. Integration of gene expression and network data is a promising approach to prioritize disease-associated genes. Some methods have been developed in this field, but the problem is still far from being solved. Results In this paper, we developed a method, Networked Gene Prioritizer (NGP), to prioritize cancer-associated genes. Applications on several breast cancer and lung cancer datasets demonstrated that NGP performs better than the existing methods. It provides stable top ranking genes between independent datasets. The top-ranked genes by NGP are enriched in the cancer-associated pathways. The top-ranked genes by NGP-PLK1, MCM2, MCM3, MCM7, MCM10 and SKP2 might coordinate to promote cell cycle related processes in cancer but not normal cells. Conclusions In this paper, we have developed a method named NGP, to prioritize cancer-associated genes. Our results demonstrated that NGP performs better than the existing methods.</p

Protein function prediction based on protein – protein interaction networks.

This research has expanded the knowledge in Bioinformatics and Data mining. It makes an influential contribution to the future research in this area

ORM-like protein (ORMDL) - Annäherung an die Funktion über die Interaktion

Durch genomweite Assoziationsstudien (GWAS) ist die Identifikation von Assoziationen zwischen Krankheiten und Allelen im gesamten Genom möglich. Die Beurteilung der Relevanz identifizierter Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNP), das bessere Verständnis der Pathogenese der assoziierten Erkrankung und die Identifikation neuer Therapieansätze erfolgt jedoch über die Kenntnis der Funktion des durch die Genmutation in Struktur, Menge oder Funktionalität veränderten Proteins. Ein Beispiel hierfür ist die 2007 erstmals beschriebene Assoziation zwischen kindlichem Asthma bronchiale und dem Genlocus von ORM-like protein 3 (ORMDL3) auf dem Chromosomenabschnitt 17q21, die bei unbekannter ORMDL-Funktion zunächst zu keinem Erkenntnisgewinn hinsichtlich der Pathogenese oder Therapie von Asthma führte. Asthma ist die häufigste chronische Erkrankung der Atemwege im Kindesalter, doch bisher stehen, auch aufgrund der noch unzureichend verstandenen Pathogenese, nur symptomatische Therapien zur Verfügung. Ziel dieser Arbeit war es, mittels Biolumineszenz-Resonanzenergietransfer (BRET) Protein-Protein-Interaktionen (PPI) der ORMDL-Proteinfamilie zu identifizieren, um aus dem dadurch entstehenden explorativen Interaktom Rückschlüsse auf die Funktion der ORMDL-Proteine zu ziehen. Im zweiten Teil der Arbeit sollte die Interaktion zwischen ORMDL und dem β2-Adrenorezeptor (β2-AR) genauer analysiert werden. Im ersten Teil der Arbeit wurden für die Erstellung eines Interaktoms von ORMDL1, ORMDL2 und ORMDL3 mittels BRET insgesamt 471 PPI untersucht, wobei hypothesengetrieben Interaktionspartner aus verschiedenen zellulären Funktionssystemen geprüft wurden. Es gelang der Nachweis einer Homo- und Heterooligomerisierung aller ORMDL-Proteine. Zudem wurden PPI zwischen ORMDL und humanen Homologen von in Saccharomyces cerevisiae bekannten Interaktionspartnern untersucht. Hier konnten aus 21 untersuchten PPI 12 positive identifiziert werden, darunter mit wichtigen Proteinen der Cholesterin- und Sphingolipidbiosynthese. Zudem wurde untersucht, ob ORMDL mit Membranrezeptoren interagiert. Hier waren 33 von 39 PPI positiv. Unter den immunologisch relevanten Proteinen waren 19 der 51 PPI positiv.Weiterhin wurde untersucht, ob ORMDL mit wichtigen Chaperonproteinen sowie Proteinen des Calciumstoffwechsels interagiert, wobei 47 von 81 PPI positiv waren. Von 7 untersuchten Proteinen des γ-Sekretase-Komplexes interagierten 6 mit allen ORMDL-Proteinen. Eine Testung gegen das peroxisomale Proteom ergab schließlich bei 126 getesteten PPI 24 positive. Insgesamt waren 45,4 % der 366 in den hypothesengetriebenen Untersuchungen geprüften PPI positiv. In einem Kontrollexperiment mit Testung auf eine Interaktion von ORMDL1, ORMDL2 oder ORMDL3 mit 35 zufällig ausgewählten Proteinen aus der in der eigenen Arbeitsgruppe etablierten cDNA-Bank waren es hingegen nur 1,9 %. Zusammenfassend konnten 168 PPI, davon über 155 erstmals, nachgewiesen werden. Im zweiten Teil der Arbeit wurde die Interaktion von ORMDL mit einem neu identifizierten Interaktionspartner, dem β2-AR, genauer charakterisiert. Wir verifizierten die Interaktion mittels Co-IP und konnten mittels BRET zeigen, dass ORMDL3 β2-AR mit signifikant höherer Affnität bindet als ORMDL1 oder ORMDL2. Die Affnität von ORMDL3 zu β2-AR hing dabei vom β2-AR-Allelstatus ab und ließ sich durch Zugabe von in der Asthmatherapie relevanten β-Sympathomimetika beeinflussen. Aufgrund der ER-Lokalisation der ORMDL-Proteine und der zuvor nachgewiesenen Interaktionen mit Membranproteinen und Chaperonen untersuchten wir schließlich, ob ORMDL3 möglicherweise als akzessorisches Protein einen Einfluss auf die Oberflächenexpression von β2-AR ausübt. Im In-Cell/On-Cell ELISA konnte gezeigt werden, dass die Koexpression von ORMDL3 die Menge des an der Zelloberfläche lokalisierten β2-AR erhöht. Der Nachweis von Homo- und Heterooligomeren von ORMDL stärkt die Hinweise auf eine Assoziation auch von ORMDL1 und ORMDL2 und damit der gesamten ORMDL-Proteingruppe mit kindlichem Asthma und ist Teil einer Publikation, in der auch eine Assoziation von Polymorphismen der Promotorregionen von ORMDL1 und ORMDL2 mit der Erkrankung an Asthma nachgewiesen werden konnten. Auch der Nachweis eines beinahe identischen Interaktoms für ORMDL1, ORMDL2 und ORMDL3 deutet auf eine gemeinsame Funktion und eine gemeinsame Assoziation mit Asthma hin. Insgesamt zeigt das explorative Interaktom, dass die ORMDL-Proteine als date hub Proteine mit komplexen Funktionen im endoplasmatischen Retikulum fungieren könnten. Die hypothesengestriebenen Untersuchungen bestätigen zugleich Interaktionen mit Proteinen des Calciumhaushalts, der Alzheimerpathogenese und der Spingholipidsynthese. Für diese Prozesse ist mittlerweile eine Beteiligung von ORMDL belegt. Der erstmalige Nachweis von Interaktionen zwischen den ORMDL-Proteinen und immunologisch relevanten Proteinen wie auch zahlreichen Membranrezeptoren, darunter der β2-AR, macht zudem eine direktere Assoziation zwischen Asthma und ORMDL möglich. ORMDL3 zeigte einen Einfluss auf die Oberflächenexpression eines Membranrezeptors (β2-AR) und seine Interaktion mit β2-AR wird wiederum durch β-Sympathomimetika und die in der Pharmakogenetik von Asthma relevanten β2-AR-Allele G16/Q27, R16/Q27 und G16/E27 beeinflusst. Dies ist ein neuer Ansatz für das Verständnis der Komplexen ORMDL-Funktionen. Die Relevanz der gezeigten PPI mit Membranrezeptoren und insbesondere β-AR in der Krankheitsentstehung von Asthma wird durch weitere Untersuchungen der funktionellen Auswirkungen dieser Interaktionen geprüft

Network biology methods for functional characterization and integrative prioritization of disease genes and proteins

Nowadays, large amounts of experimental data have been produced by high-throughput techniques, in order to provide more insight into complex phenotypes and cellular processes. The development of a variety of computational and, in particular, network-based approaches to analyze these data have already shed light on previously unknown mechanisms. However, we are still far from a comprehensive understanding of human diseases and their causes as well as appropriate preventive measures and successful therapies. This thesis describes the development of methods and user-friendly software tools for the integrative analysis and interactive visualization of biological networks as well as their application to biomedical data for understanding diseases. We design an integrative phenotype-specific framework for prioritizing candidate disease genes and functionally characterizing similar phenotypes. It is applied to the identification of several disease-relevant genes and processes for inflammatory bowel diseases and primary sclerosing cholangitis as well as for Parkinson's disease. Since finding the causative disease genes does often not suffice to understand diseases, we also concentrate on the molecular characterization of sequence mutations and their effect on protein structure and function. We develop a software suite to support the interactive, multi-layered visual analysis of molecular interaction mechanisms such as protein binding, allostery and drug resistance. To capture the dynamic nature of proteins, we also devise an approach to visualizing and analyzing ensembles of protein structures as, for example, generated by molecular dynamics simulations.In den letzten Jahren wurde mittels Hochdurchsatzverfahren eine große Menge experimenteller Daten generiert, um einen Einblick in komplexe Phänotypen und zelluläre Prozesse zu ermöglichen. Die Entwicklung von verschiedenen bioinformatischen und insbesondere netzwerkbasierten Ansätzen zur Analyse dieser Daten konnte bereits Aufschluss über bisher unbekannte Mechanismen geben. Dennoch sind wir weit entfernt von einem umfassenden Verständnis menschlicher Krankheiten und ihrer Ursachen sowie geeigneter präventiver Maßnahmen und erfolgreicher Therapien. Diese Dissertation beschreibt die Entwicklung von Methoden und benutzerfreundlichen Softwarewerkzeugen für die integrative Analyse und interaktive Visualisierung biologischer Netzwerke sowie ihre Anwendung auf biomedizinische Daten zum Verständnis von http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/incoming/2016/6595/Krankheiten. Wir entwerfen ein integratives, phänotypspezifisches Framework für die Priorisierung potentiell krankheitserregender Gene und die funktionelle Charakterisierung ähnlicher Phänotypen. Es wird angewandt, um mehrere krankheitsspezifische Gene und Prozesse von chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen und primär sklerosierender Cholangitis sowie von Parkinson zu bestimmen. Da es für das Verständnis von Krankheiten oft nicht genügt, die krankheitserregenden Gene zu entdecken, konzentrieren wir uns auch auf die molekulare Charakterisierung von Sequenzmutationen und ihren Effekt auf die Proteinstruktur und -funktion. Wir entwickeln eine Software, um die interaktive, vielschichtige visuelle Analyse von molekularen Mechanismen wie Proteinfaltung, Allosterie und Arzneimittelresistenz zu unterstützen. Um den dynamischen Charakter von Proteinen zu erfassen, ersinnen wir auch eine Methode für die Visualisierung und Analyse von Proteinstrukturen, welche sich zum Beispiel während Molekulardynamiksimulationen ergeben