A soft hierarchical algorithm for the clustering of multiple bioactive chemical compounds

Most of the clustering methods used in the clustering of chemical structures such as Wards, Group Average, K- means and Jarvis-Patrick, are known as hard or crisp as they partition a dataset into strictly disjoint subsets; and thus are not suitable for the clustering of chemical structures exhibiting more than one activity. Although, fuzzy clustering algorithms such as fuzzy c-means provides an inherent mechanism for the clustering of overlapping structures (objects) but this potential of the fuzzy methods which comes from its fuzzy membership functions have not been utilized effectively. In this work a fuzzy hierarchical algorithm is developed which provides a mechanism not only to benefit from the fuzzy clustering process but also to get advantage of the multiple membership function of the fuzzy clustering. The algorithm divides each and every cluster, if its size is larger than a pre-determined threshold, into two sub clusters based on the membership values of each structure. A structure is assigned to one or both the clusters if its membership value is very high or very similar respectively. The performance of the algorithm is evaluated on two bench mark datasets and a large dataset of compound structures derived from MDL MDDR database. The results of the algorithm show significant improvement in comparison to a similar implementation of the hard c-means algorithm

Gene networks and transcription factor motifs defining the differentiation of human embryonic stem cells into hepatocyte like cells

Das Potenzial von humanen embryonalen Stammzellen (hESCs), in Hepatozyten-ähnliche Zellen (hepatocyte like cells, HLCs) zu differenzieren, ermöglicht Hepatozyten in unbegrenzter Anzahl für pharmakologische und toxikologische Untersuchungen sowie für Zelltherapien zur Behandlung von Leberversagen herzustellen. Obwohl zahlreiche wissenschaftliche Untersuchungen über die erfolgreiche Herstellung von HLCs aus hESCs berichten, existieren immer noch kontroverse Angaben über die Ausprägung des Differenzierungsgrades zu homogenen Populationen von reifen Hepatozyten. Das primäre Ziel dieser Promotionsarbeit war es, ein umfassenderes Verständnis der Eigenschaften von stammzellabgeleiteten HLCs zu erreichen. Hierfür wurden durch die Verwendung eines bewährten Protokolls hESCs zu HLCs differenziert. Die Charakterisierung und Identität der stammzellabgeleiteten HLCs erfolgte durch die Ermittlung der Genexpressionsignatur mittels GeneChip® Human Genome U133 Plus 2.0 Arrays. Die HLCs Genexpressionsignatur wurde anschließend mit der Genexpressionsignatur von hESCs und von frisch isolierten adulten Hepatozyten sowie von bis zu 14 Tage lang kultivierten adulten Hepatozyten verglichen. Durch die Anwendung eines breiten Spektrums von bioinformatischen Analyseprogrammen konnten die Gennetzwerke für erfolgreiche und erfolglose Hepatozytendifferenzierung sowie die involvierten regulativen Transkriptionsfaktoren identifiziert werden. Die Analyse der regulatorischen Gennetzwerke zeigte, dass HLCs einen hybriden Zelltyp darstellen, welcher Gensignaturen von Leber-, Darm-, Bindegewebs- und Stammzellen zeigt. Der unerwünschte “Colon”-Phänotyp stand hierbei im Zusammenhang mit XIV Transkriptionsfaktoren wie KLF5 und NKX2-3 sowie dem CDX2-Transkriptionsnetzwerk. Durch Clusteranalysen konnten stark korrelierende Gengruppen identifiziert werden, welche sowohl mit Funktionen der reifen Leber und einer Herunterregulierung der Zellproliferation zusammenhängen, als auch dem Expressionslevel der adulten Hepatozyten nahe kamen. Allerdings erreichten drei weiteren Gencluster nicht das Expressionslevel adulter Hepatozyten. Zwei dieser Cluster beinhalteten die Schlüsseltranskriptionsfaktoren SOX11, FOXQ1 und YBX3. Die dritte nicht erfolgreich exprimierte Clustergruppe, welche u.a. durch die Transkriptionsfaktoren HNF1A, CAR, FXR und PXR kontrolliert wird, zeigte signifikante Überschneidungen mit Genen, die in kultivierten Hepatozyten eher unterdrückt waren als in frisch isolierten Hepatozyten. Dies deutet darauf hin, dass in den gegenwärtig verwendeten invitro Kulturbedingungen essentielle Stimuli für den Erhalt der Genexpression von Hepatozyten fehlen. Demzufolge könnten hierdurch auch die vergleichbaren Defizite von HLCs erklärt werden. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass durch den in dieser Arbeit verwendeten Ansatz zur Untersuchung von Genregulationsnetzwerken wichtige Transkriptionsfaktoren identifiziert werden konnten, welche sich als Interventionsziele zur Verbesserung der Differenzierung von hESCs zur reiferen HLCs anbieten.In the past decade, it has been recognized that human embryonic stem cells (hESCs) differentiation into hepatocyte like cells (HLCs) could offer an unlimited supply of hepatocytes for pharmacology, toxicology, and cell therapy for liver failure. Many research efforts claimed to have successfully engineered HLCs from hESCs. However, the degree of differentiation and identity of HLCs remains controversial. The primary goal of this thesis work was to obtain a comprehensive understanding of HLCs identity. Thus, HLCs were differentiated from hESCs using a well-established protocol. Genome-wide gene expression programs of hESCs and HLCs were analyzed using GeneChip® Human Genome U133 Plus 2.0 arrays. The resulting gene expression profiles of HLCs and hESCs were compared to freshly isolated adult hepatocytes and adult hepatocytes cultivated for up to 14 days. Application of a broad range of bioinformatic tools and data mining approaches led to elucidation of gene networks and transcription factors (TFs) involved in the regulation of gene expression suggesting successful and failed hepatocyte differentiation. Gene regulatory network analysis revealed that HLCs represent a hybrid cell type with features of the liver, intestine, fibroblast, and stem cells. The undesirable “colon” phenotype was associated with TFs such as KLF5, NKX2-3, as well as CDX2 transcriptional networks. Cluster analysis identified highly correlated groups of genes associated with mature liver functions and downregulated proliferation-associated genes, which approach levels of adult hepatocytes. However, three further clusters failed to reach the gene expression levels of adult hepatocytes. Key TFs of two of these clusters include SOX11, FOXQ1, and YBX3. The third XVI cluster group, controlled by TFs such as HNF1A, CAR, FXR, and PXR, significantly overlaps with genes that are repressed in cultured adult hepatocytes relative to freshly isolated adult hepatocytes, suggesting that the current in vitro conditions lack stimuli essential for maintaining gene expression in hepatocytes, which consequently explains the corresponding functional deficiency of HLCs. In conclusion, the present gene regulatory network approach identified critical transcription factors for interventions to improve differentiation of hESCs to functional maturated hepatocytes