Bioinformática para integrar información de la proteína y del gen en un contexto relacional, aplicación a los datos proteómicos y transcriptómicos humanos

[ES]El objetivo general de esta Tesis Doctoral es el desarrollo y aplicación de algoritmos y métodos bioinformáticos para integrar, analizar y visualizar diversas fuentes de información transcriptómica y proteómica, aplicados principalmente a datos humanos. La integración de múltiples y complejos datos actualmente disponibles sobre proteínas y genes a escala global (es decir, "ómica") es un desafío para los estudios biomédicos y un escenario claro para aplicar y desarrollar nuevos métodos y herramientas bioinformáticas. En este marco, esta Tesis Doctoral ha desarrollado, en su primera parte, la herramienta llamada Path2enet (publicada en BMC Genomics en 2016: Path2enet: generation of human pathway-derived networks in an expression specific context; DOI: 10.1186/s12864-016-3066-7, PMID: 27801297). Esta herramienta permite la integración, en redes biológicas (networks) enriquecidas, de datos relacionales de distinto tipo: (i) rutas de señalización o rutas metabólicas (pathways); (ii) datos de interacciones físicas proteína-proteína (derivados de bases de datos que acumulan información sobre experimentos proteómicos); y (iii) datos de expresión génica (derivados de secuencias expresadas en tejidos específicos, ESTs, o de datos de expresión de experimentos transcriptómicos, tanto de plataformas de microarrays como de RNA-seq). Además, la herramienta Path2enet lleva implimentado el uso del algoritmo gene-barcode que, basado en el tipo de muestras usado, permite indicar qué genes están expresados/activos (ON) o no expresados (OFF) en una red compleja. La herramienta también permite calcular parámetros principales de redes (por ejemplo, degree, betweeness, clustering coefficient y eigenvector) para encontrar nodos clave (hubs) y comparar, por ejemplo, las redes calculadas para diferentes fenotipos o para diferentes tipos de muestras tratadas de distinta forma. Como caso de estudio concreto, se presenta una comparación de las redes generadas para linfocitos humanos de distintos tipos: linfocitos B CD9+, linfocitos T CD8+ y T CD4+. Respecto a estas células se hace un estudio comparativo de las distintas redes generadas derivadas de la ruta de señalización de NOTCH. En la segunda parte de la Tesis se desarrollan una serie de métodos y estrategias de análisis que permiten integrar y comparar datos de transcriptómica (de microarrays y RNA-seq) y datos de proteómica (de espectrometría de masas, MS, y de técnicas basadas en anticuerpos, como MAP-Sec, microsphere-based affinity array coupled to a size-exclusion chromatography). Estas técnicas se utilizan de forma combinada para medir la expresión de proteínas en muestras de una línea celular de linfoide humana: RAMOS (correspondiente a linfocitos B del linfoma de Burkitt); que es tomada como modelo de estudio. El análisis integrativo de datos proteómicos y transcriptómicos muestra un alto solapamiento y concordancia entre las técnicas; aunque la sensibilidad y especificidad de estas tecnologías no es la misma. En este sentido, siempre hemos observado una mayor cobertura sobre el genoma/proteoma y mejor reproducibilidad con las técnicas transcriptómicas. Sin embargo, las técnicas proteómicas muestran mayor sensibilidad para detectar ciertas proteínas (por ejemplo, formas fosforiladas o isoformas alternativas) que no se pudieron detectar bien mediante técnicas transcriptómicas. Esta capacidad de las técnicas proteómicas permite proponer un marco de trabajo más propicio para la identificación de ciertos biomarcadores específicos. En todo caso, la combinación de técnicas transcriptómicas y proteómicas se muestra en nuestro trabajo muy eficiente y poderosa de cara a la caracterización detallada de las proteínas activas en muestras humanas. Finalmente, en la tercera parte de la Tesis hemos desarrollado métodos y estrategias de análisis combinado de datos de proteómica y fosfoproteómica derivados de muestras de pacientes con leucemia (en concreto, leucemia linfocítica crónica, CLL). En este estudio observamos que el fosfoproteoma obtenido para muestras de linfocitos de pacientes con el mismo tipo de leucemia presentaba una reproducibilidad o solapamiento muy bajos (17% de solapamiento), mientras que el proteoma global de estas células si era muy congruente (con un 73% de solapamiento). De este modo se pudo comprobar, por ejemplo, que las proteínas relacionadas con receptores de citoquinas y TLR estaban infra-representadas en comparación con las proteínas de la ruta de señalización de BCR en todas las muestras de leucemia analizadas. Además, varias proteínas relacionadas con la ruta de señalización de BCR (especialmente en la parte citoplasmática y nuclear de la vía, downstream BCR, por ejemplo ERK, JNK y cMYC) están presentes en todas las muestras, sugiriendo que esta ruta tiene un papel clave en el mantenimiento de la supervivencia de las células leucémicas linfocíticas

Functional Gene Networks: R/Bioc package to generate and analyse gene networks derived from functional enrichment and clustering

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License.Functional Gene Networks (FGNet) is an R/Bioconductor package that generates gene networks derived from the results of functional enrichment analysis (FEA) and annotation clustering. The sets of genes enriched with specific biological terms (obtained from a FEA platform) are transformed into a network by establishing links between genes based on common functional annotations and common clusters. The network provides a new view of FEA results revealing gene modules with similar functions and genes that are related to multiple functions. In addition to building the functional network, FGNet analyses the similarity between the groups of genes and provides a distance heatmap and a bipartite network of functionally overlapping genes. The application includes an interface to directly perform FEA queries using different external tools: DAVID, GeneTerm Linker, TopGO or GAGE; and a graphical interface to facilitate the use.This work was supported by the “Accion Estrategica en Salud” (AES) of the “Instituto de Salud Carlos III” (ISCiii) from the Spanish Government (projects granted to J.D.L.R.: PS09/00843 and PI12/00624); and by the “Consejeria de Educación” of the “Junta Castilla y León” (JCyL) and the European Social Fund (ESF) with grants given to S.A. and C.D.Peer Reviewe

Observation of a decoupled band in 123 Cs

The methods of in-beam γ -ray spectroscopy have been used to study 123 Cs produced by the 115 In( 12 C, 4 n ) reaction. Five coincident stretched E 2 transitions, previously assigned in the literature to 123 Ba, have been identified as members of a decoupled band in 123 Cs.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/45822/1/10050_2005_Article_BF01422105.pd

Control of interspecies electron transfer flow during anaerobic digestion: Dynamic diffusion reaction models for hydrogen gas transfer in microbial flocs

Dynamic reaction diffusion models were used to analyze the consequences of aggregation for syntrophic reactions in methanogenic ecosystems. Flocs from a whey digestor were used to measure all model parameters under the in situ conditions of a particular defined biological system. Fermentation simulations without adjustable parameters could precisely predict the kinetics of H 2 gas production of digestor flocs during syntrophic methanogenesis from ethanol. The results demonstrated a kinetic compartmentalization of H 2 metabolism inside the flocs. The interspecies electron transfer reaction was mildly diffusion controlled. The H 2 gas profiles across the flocs showed high H 2 concentrations inside the flocs at any time. Simulations of the syntrophic metabolism at low substrate concentrations such as in digestors or sediments showed that it is impossible to achieve high H 2 gas turnovers at simultaneously low steady-state H 2 concentrations. This showed a mechanistic contradiction in the concept of postulated low H 2 microenvironments for the anaerobic digestion process. The results of the computer experiments support the conclusion that syntrophic H 2 production may only be a side reaction of H 2 independent interspecies electron transfer in methanogenic ecosystems.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/37898/1/260330612_ftp.pd

Bioinformática para integrar información de la proteína y del gen en un contexto relacional, aplicación a los datos proteómicos y transcriptómicos humanos

Tesis Doctoral realizada por D. Conrad Friedrich Droste, alumno del Programa de Doctorado de 2012/2013 de la Universidad de Salamanca.El objetivo general de esta Tesis Doctoral es el desarrollo y aplicación de algoritmos y métodos bioinformáticos para integrar, analizar y visualizar diversas fuentes de información transcriptómica y proteómica, aplicados principalmente a datos humanos. La integración de múltiples y complejos datos actualmente disponibles sobre proteínas y genes a escala global (es decir, >ómica>) es un desafío para los estudios biomédicos y un escenario claro para aplicar y desarrollar nuevos métodos y herramientas bioinformáticas. En este marco, esta Tesis Doctoral ha desarrollado, en su primera parte, la herramienta llamada Path2enet (publicada en BMC Genomics en 2016: Path2enet: generation of human pathway-derived networks in an expression specific context; DOI: 10.1186/s12864-016-3066-7, PMID: 27801297). Esta herramienta permite la integración, en redes biológicas (networks) enriquecidas, de datos relacionales de distinto tipo: (i) rutas de señalización o rutas metabólicas (pathways); (ii) datos de interacciones físicas proteína-proteína (derivados de bases de datos que acumulan información sobre experimentos proteómicos); y (iii) datos de expresión génica (derivados de secuencias expresadas en tejidos específicos, ESTs, o de datos de expresión de experimentos transcriptómicos, tanto de plataformas de microarrays como de RNA-seq). Además, la herramienta Path2enet lleva implimentado el uso del algoritmo gene-barcode que, basado en el tipo de muestras usado, permite indicar qué genes están expresados/activos (ON) o no expresados (OFF) en una red compleja. La herramienta también permite calcular parámetros principales de redes (por ejemplo, degree, betweeness, clustering coefficient y eigenvector) para encontrar nodos clave (hubs) y comparar, por ejemplo, las redes calculadas para diferentes fenotipos o para diferentes tipos de muestras tratadas de distinta forma. Como caso de estudio concreto, se presenta una comparación de las redes generadas para linfocitos humanos de distintos tipos: linfocitos B CD9+, linfocitos T CD8+ y T CD4+. Respecto a estas células se hace un estudio comparativo de las distintas redes generadas derivadas de la ruta de señalización de NOTCH. En la segunda parte de la Tesis se desarrollan una serie de métodos y estrategias de análisis que permiten integrar y comparar datos de transcriptómica (de microarrays y RNA-seq) y datos de proteómica (de espectrometría de masas, MS, y de técnicas basadas en anticuerpos, como MAP-Sec, microsphere-based affinity array coupled to a size-exclusion chromatography). Estas técnicas se utilizan de forma combinada para medir la expresión de proteínas en muestras de una línea celular de linfoide humana: RAMOS (correspondiente a linfocitos B del linfoma de Burkitt); que es tomada como modelo de estudio. El análisis integrativo de datos proteómicos y transcriptómicos muestra un alto solapamiento y concordancia entre las técnicas; aunque la sensibilidad y especificidad de estas tecnologías no es la misma. En este sentido, siempre hemos observado una mayor cobertura sobre el genoma/proteoma y mejor reproducibilidad con las técnicas transcriptómicas. Sin embargo, las técnicas proteómicas muestran mayor sensibilidad para detectar ciertas proteínas (por ejemplo, formas fosforiladas o isoformas alternativas) que no se pudieron detectar bien mediante técnicas transcriptómicas. Esta capacidad de las técnicas proteómicas permite proponer un marco de trabajo más propicio para la identificación de ciertos biomarcadores específicos. En todo caso, la combinación de técnicas transcriptómicas y proteómicas se muestra en nuestro trabajo muy eficiente y poderosa de cara a la caracterización detallada de las proteínas activas en muestrashumanas. Finalmente, en la tercera parte de la Tesis hemos desarrollado métodos y estrategias de análisis combinado de datos de proteómica y fosfoproteómica derivados de muestras de pacientes con leucemia (en concreto, leucemia linfocítica crónica, CLL). En este estudio observamos que el fosfoproteoma obtenido para muestras de linfocitos de pacientes con el mismo tipo de leucemia presentaba una reproducibilidad o solapamiento muy bajos (17% de solapamiento), mientras que el proteoma global de estas células si era muy congruente (con un 73% de solapamiento). De este modo se pudo comprobar, por ejemplo, que las proteínas relacionadas con receptores de citoquinas y TLR estaban infra-representadas en comparación con las proteínas de la ruta de señalización de BCR en todas las muestras de leucemia analizadas. Además, varias proteínas relacionadas con la ruta de señalización de BCR (especialmente en la parte citoplasmática y nuclear de la vía, downstream BCR, por ejemplo ERK, JNK y cMYC) están presentes en todas las muestras, sugiriendo que esta ruta tiene un papel clave en el mantenimiento de la supervivencia de las células leucémicas linfocíticas.I would like to express my gratitude to the Junta de Castilla y León for their financial support during my predoctoral time.Peer Reviewe

Experimental pain measurement in patients with asymptomatic myocardial ischemia

Men with substantial coronary heart disease determined angiographically and with reproducible myocardial ischemia were studied. During exercise electrocardiography, 22 patients exhibited significant ST segment depression with concomitant angina pectoris (that is, symptomatic myocardial ischemia) and 20 patients demonstrated significant ST segment depression without any symptoms (that is, asymptomatic myocardial ischemia). No significant differences were found between the patient groups in functional variables, coronary angiographic data or coronary risk factors. In contrast, various experimental pain measures (for example, electrical pain threshold, according to Notermans' method, cold pressor test and tourniquet pain test) yielded significant differences between groups. Results indicate that patients with asymptomatic myocardial ischemia demonstrated significantly higher electrical pain thresholds and ischemic pain thresholds, as well as more tolerance to cold and ischemia, so that individual differences in sensibility to pain may partly explain lack of pain in patients with asymptomatic myocardial ischemia

Development of angina pectoris pain and cardiac events in asymptomatic patients with myocardial ischemia

A total of 389 patients with angiographically determined coronary artery disease, who exhibited a complete absence of angina pectoris in the presence of reproducible myocardial ischemia, were studied in a follow-up investigation. After an initial coronary angiogram, anti-ischemic medication was prescribed as treatment. After a mean follow-up time of 4.9 years (maximum 13.4 years) patients were sent a questionnaire that assessed any new development of angina pectoris pain and cardiac events. In 48 of these patients a second angiogram was recorded after a mean period of 4.2 years. Asymptomatic patients had a worse prognosis than an age-adjusted normal population. After 5 and 10 years, 9 and 26% of the patients, respectively, had died, nonfatal cardiac events (myocardial infarction, bypass surgery or percutaneous transhiminal coronary angioplasty) occurred after 5 and 10 years in 19 and 46%, respectively. A large number of initially asymptomatic patients developed angina pectoris pain over the follow-up period (34% after 5 years, 58% after 10 years). Novel angina pectoris pain often preceded cardiac events by months to years. Multivariate analysis indicated that vessel disease (p = 0.0001) and degree of ischemia (defined by ST-segment depression free exercise tolerance, p = 0.04) proved to have independent predictive value with respect to mortality rate. Newly developed angina pectoris was associated with an increase in objective signs of myocardial ischemia and a progression in coronary stenosis. The results indicate that patients who originally had myocardial ischemia with a marked absence of pain can develop angina pectoris over the course of years and that newly developed pain often precedes cardiac events

Path2enet: generation of human pathway-derived networks in an expression specific context

Abstract Background Biological pathways are subsets of the complex biomolecular wiring that occur in living cells. They are usually rationalized and depicted in cartoon maps or charts to show them in a friendly visible way. Despite these efforts to present biological pathways, the current progress of bioinformatics indicates that translation of pathways in networks can be a very useful approach to achieve a computer-based view of the complex processes and interactions that occurr in a living system. Results We have developed a bioinformatic tool called Path2enet that provides a translation of biological pathways in protein networks integrating several layers of information about the biomolecular nodes in a multiplex view. Path2enet is an R package that reads the relations and links between proteins stored in a comprehensive database of biological pathways, KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, http://www.genome.jp/kegg/ ), and integrates them with expression data from various resources and with data on protein-protein physical interactions. Path2enet tool uses the expression data to determine if a given protein in a network (i.e., a node) is active (ON) or inactive (OFF) in a specific cellular context or sample type. In this way, Path2enet reduces the complexity of the networks and reveals the proteins that are active (expressed) under specific conditions. As a proof of concept, this work presents a practical “case of use” generating the pathway-expression-networks corresponding to the NOTCH Signaling Pathway in human B- and T-lymphocytes. This case is produced by the analysis and integration in Path2enet of an experimental dataset of genome-wide expression microarrays produced with these cell types (i.e., B cells and T cells). Conclusions Path2enet is an open source and open access tool that allows the construction of pathway-expression-networks, reading and integrating the information from biological pathways, protein interactions and gene expression cell specific data. The development of this type of tools aims to provide a more integrative and global view of the links and associations that exist between the proteins working in specific cellular systems

Path2enet: generation of human pathway-derived networks in an expression specific context

[Background]: Biological pathways are subsets of the complex biomolecular wiring that occur in living cells. They are usually rationalized and depicted in cartoon maps or charts to show them in a friendly visible way. Despite these efforts to present biological pathways, the current progress of bioinformatics indicates that translation of pathways in networks can be a very useful approach to achieve a computer-based view of the complex processes and interactions that occurr in a living system. [Results]: We have developed a bioinformatic tool called Path2enet that provides a translation of biological pathways in protein networks integrating several layers of information about the biomolecular nodes in a multiplex view. Path2enet is an R package that reads the relations and links between proteins stored in a comprehensive database of biological pathways, KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, http://www.genome.jp/kegg/ ), and integrates them with expression data from various resources and with data on protein-protein physical interactions. Path2enet tool uses the expression data to determine if a given protein in a network (i.e., a node) is active (ON) or inactive (OFF) in a specific cellular context or sample type. In this way, Path2enet reduces the complexity of the networks and reveals the proteins that are active (expressed) under specific conditions. As a proof of concept, this work presents a practical >case of use> generating the pathway-expression-networks corresponding to the NOTCH Signaling Pathway in human B- and T-lymphocytes. This case is produced by the analysis and integration in Path2enet of an experimental dataset of genome-wide expression microarrays produced with these cell types (i.e., B cells and T cells). [Conclusions]: Path2enet is an open source and open access tool that allows the construction of pathway-expression-networks, reading and integrating the information from biological pathways, protein interactions and gene expression cell specific data. The development of this type of tools aims to provide a more integrative and global view of the links and associations that exist between the proteins working in specific cellular systems.We acknowledge the funding provided to Dr. J. De Las Rivas group by the Local Government, “Junta de Castilla y Leon” (JCyL, Valladolid, Spain, grant number BIO/SA08/14); and by the Spanish Government, “Ministerio de Economia y Competitividad” (MINECO) with grants of the ISCiii co-funded by FEDER (grant references PI12/00624 and PI15/00328). We also acknowledge a PhD research grant to Conrad Droste (“Ayudas a la Contratación de Personal Investigador”) provided by the JCyL with the support of the “Fondo Social Europeo” (FSE).Peer Reviewe