A novel ultra-deep sequencing and computational analysis framework for non-coding small RNAs

Small non-coding RNAs (sncRNAs) are essential players in all pathological and pathophysiological processes. The high evolutionary conservation, especially for microRNAs (miRNAs) from nematodes to humans make them very interesting research objects. To advance the translation and application of sncRNAs in human healthcare, it is mandatory to have a profound understanding of their expression in health and diseases, especially in the context of aging. With such knowledge we can then model the contribution of non-coding RNAs to challenging diseases such as Alzheimer’s disease and other neurodegenerative disorders. Two factors adding to an improved understanding of non-coding RNAs are high-resolution experimental approaches that measure the molecules in an as least as possible biased manner and advanced computational analysis. The latter topic covers two aspects, primary data analysis such as genome mapping but more importantly also statistical analysis with respect to the biological function and altered molecular pathways. In my phD thesis, I contributed to the unbiased measurement of small non-coding RNAs by using combinatorial probe-anchor synthesis (cPAS) sequencing [1]. Using the new sequencing approach called DNBSEQ now, we were able to demonstrate that cPAS is not only more accurate as compared to microarrays but also that it generates a physiological distribution of non-coding RNAs that is partially lost in other sequencing approaches. Further, cPAS demonstrated a great technical reproducibility, making it of potential use for medical application. Available as high-throughput approach now, the work in my thesis is fundamental to characterize thousands of samples with millions of reads each in a reproducible and affordable manner, even limiting the hands-on time of technicians. Based on the success of the initial cPAS sequencing I worked on the advanced and even less biased analysis using the CoolMPS technology [2]. The key difference in this sequencing approach is that the detection signal is not generated by a chemically modified nucleotide incorporated in synthesized DNA but that a highly specific secondary antibody emits a light signal to sequence DNA or RNA [3]. This improved the sequencing quality significantly, at the same time lowering the sequencing cost. As very first application for the sequencing of sncRNAs, we selected Alzheimer’s disease, generating data of sufficient quality for application as clinical biomarker. As specimen types, we intentionally selected whole blood, containing the information from white blood cells, red blood cells, free circulating sncRNAs in plasma and extracellular vesicles. Notably, I also contributed to make the molecular measurements feasible as home-sampling [4], a topic that gains rapid traction not only because of the recent Sars-Cov2 pandemic. Independent on the technology, it is essential to extract the relevant biological information from small non-coding RNA data. Using data from neurological disorders but also from other diseases such as lung cancer and from controls we first modeled how aging affects the molecular patterns [5]. Our results clearly suggest a dependency of small non-coding RNAs from the age of patients, calling for age specific diagnostic tests. One challenge is however to differentiate between causative and correlated effects. Finally, we thus collected our and others knowledge on one specific class of small non-coding RNAs, microRNAs, and model how these molecules regulate the gene expression. We included this information to miRTargetLink2 [6], a web server that can model specific gene regulatory effects in one disease such as Alzheimer’s disease but that also can be applied to any other biomedical research question. Using miRTargetLink2, others and we now can answer highly complex questions – e.g., which genes are targeted by sets of miRNAs or which miRNAs target gene sets in a disease within minutes. In sum, the advanced and least biased measurement of non-coding RNAs by deep sequencing and the advanced computational analysis developed in this work contributes to advance our understanding of the molecules in health and diseases. Further, the framework can be applied by other researchers in the context of any physiological or pathological processes in humans, mice and other animals.Kleine nicht-kodierende RNAs (small non-coding RNAs, sncRNAs) sind wesentliche Akteure in allen pathologischen und pathophysiologischen Prozessen. Ihr hoher Grad an evolutionärer Konservierung, von Fadenwürmern bis hin zum Menschen, machen sie zum interessanten Forschungsgegenstand. Um die Translation von sncRNAs zum Patientenwohl zu ermöglichen ist es zwingend notwendig, ein tiefes Verständnis ihrer Expression in Gesundheit und Krankheit zu haben, insbesondere im Kontext des Alterns. Mit diesem Wissen können wir dann den Beitrag von nicht-kodierenden RNAs zu herausfordernden Krankheiten wie der Alzheimer- oder Parkinson-Krankheit modellieren. Zwei Faktoren, die zu einem verbesserten Verständnis der nicht-kodierenden RNAs beitragen, sind hochauflösende experimentelle Ansätze, die die Moleküle auf eine möglichst unvoreingenommene Weise messen, und fortgeschrittene rechnerische Analysen. Letzteres umfasst zwei Aspekte, zum einen die primäre Datenanalyse wie das Genom-Mapping, aber vor allem auch die statistische Analyse im Hinblick auf die biologische Funktion und veränderte molekulare Pfade. In meiner Doktorarbeit habe ich einen Beitrag zur unvoreingenommenen Messung von kleinen nicht-kodierenden RNAs mit Hilfe der kombinatorischen Sonden-Anker- Synthese (cPAS) Sequenzierung geleistet [1]. Mit dem neuen Sequenzieransatz DNBSEQ konnten wir zeigen, dass cPAS im Vergleich zu Microarrays nicht nur genauer ist, sondern auch eine physiologische Verteilung der nicht-kodierenden RNAs erzeugt, die bei anderen Sequenzieransätzen teilweise verloren geht. Weiterhin zeigte cPAS eine große technische Reproduzierbarkeit, was es für den medizinischen Einsatz interessant macht. Die Methode ist inzwischen als Hochdurchsatz Methode verfügbar und erlaubt es Kohorten mit tausenden Patienten, jeweils mit Millionen an Datenpunkten, Zeit- und Kosten-effizient zu messen. Basierend auf dem Erfolg der ersten cPAS-Sequenzierung arbeitete ich an der weiterentwickelten und noch weniger verzerrten Analyse mit der CoolMPS-Technologie [2]. Der entscheidende Unterschied bei diesem Sequenzieransatz ist, dass das Detektionssignal nicht durch ein chemisch modifiziertes Nukleotid erzeugt wird, das in die synthetisierte DNA eingebaut ist, sondern dass ein hochspezifischer sekundärer Antikörper ein Lichtsignal zur Sequenzierung von DNA oder RNA aussendet [3]. Dadurch konnte die Sequenzierqualität deutlich verbessert und gleichzeitig die Sequenzierkosten gesenkt werden. Als erste Anwendung für die Sequenzierung wählten wir die Alzheimer-Krankheit und generierten Daten von ausreichender Qualität für die Anwendung als klinischer Biomarker. Unsere Resultate beruhen dabei auf der Analyse von Vollblutproben, die sowohl das Muster von Weißen Blutkörperchen, Roten Blutkörperchen als auch frei zirkulierender und Vesikel-gebundener Moleküle widerspiegeln. Insbesondere habe ich auch dazu beigetragen, die molekularen Messungen als Home-Sampling möglich zu machen [4], ein Thema, das nicht Zuletzt wegen der Sars-Cov-2 Pandemie schnell an Bedeutung gewinnt. Unabhängig von der Technologie ist es wichtig, die relevanten biologischen Informationen aus den nicht-kodierenden RNA-Daten zu extrahieren. Anhand von Daten von neurologischen Erkrankungen, aber auch von anderen Krankheiten wie Lungenkrebs und von Kontrollen haben wir zunächst modelliert, wie das Altern die molekularen Muster beeinflusst [5]. Unsere Resultate deuten eindeutig auf eine Abhängigkeit der kleinen nicht-kodierenden RNAs vom Alter der Patienten hin, was nach altersspezifischen diagnostischen Tests verlangt. Eine Kern-Herausforderung ist es allerdings, zwischen Ursächlichen und Korrelierten Effekten zu unterscheiden. Daher bündeln wir unser Wissen und das von anderen Forschern über eine bestimmte Klasse von nicht-kodierenden RNAs, die microRNAs, und wie diese Moleküle die Genexpression regulieren. Diese Informationen fügten wir miRTargetLink [6] hinzu, einem Webserver, der spezifische genregulatorische Effekte bei einer Krankheit wie der Alzheimer-Krankheit modellieren kann, der aber auch auf jede andere biomedizinische Forschungsfrage angewendet werden kann. Mit Hilfe von miRTargetLink können andere und wir nun innerhalb von Minuten hochkomplexe Fragen beantworten - z. B. welche Gene von Sets von miRNAs angegriffen werden oder welche miRNAs bei einer Krankheit auf Gensets zielen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die fortschrittliche und am wenigsten verzerrte Messung von nicht-kodierenden RNAs durch Deep Sequencing und die fortschrittliche rechnerische Analyse, die in dieser Arbeit entwickelt wurde, dazu beiträgt, unser Verständnis dieser Moleküle in Gesundheit und Krankheit zu verbessern. Darüber hinaus kann das Framework von anderen Forschern im Zusammenhang mit beliebigen physiologischen oder pathologischen Prozessen bei Menschen, Mäusen und anderen Tieren angewendet werden

Rapid tree model reconstruction for fruit harvesting robot system based on binocular stereo vision

In this paper, the method of spatial information extraction of tree branch was studied. The region matching method was used to get the disparity map of stereo image, extracted feature points combining with branch skeleton image by multi-segment approximation method, and calculated the spatial coordinates and the radius of branch feature points by using binocular stereo vision. Real-time model reconstruction for fruit tree has been researched on. Test proposed that each branch module was constructed by 12-prism in the coordinate origin, and then rotated twice and translated once to get correct posture, finally combined with other modules for the fruit tree model. Test has optimized extraction algorithm and matching algorithm of the branch region, improved matching rate, reduced matching errors, avoided matching confusion, accurately extracted branch spatial information and improved the success rate of robot path planning for obstacle avoidance

Cultural Influnces on Risk Tolerance and Portfolio Creation

We extend existing research that examines the impact of culture on risk tolerance. Using surveys completed by Chinese and American students, we find, consistent with previous studies, that Chinese students perceive themselves as more risk tolerant. However, we find that Chinese students are less consistent in matching their perceived tolerance levels with actual scores from a standard risk tolerance assessment. Further, we also examine mock portfolios created by the respondents and find no evidence that Chinese students create portfolios that are riskier than their American counterparts. Our findings suggest that differences in risk tolerance are at least partially a product of culture, but such differences may not always translate into actual investment decisions