| Autor(en): |
Szymon M. Kiełbasa |
Titel: |
Bioinformatics of eukaryotic gene regulation |
| Gutachter: |
Hanspeter Herzel; Joachim Selbig; Martin Vingron |
| Erscheinungsdatum: |
01.10.2006 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-10072643)
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| Fachgebiet(e): |
Biowissenschaften, Biologie |
| Schlagwörter (ger): |
Vorhersage von Transkriptionsfaktor-Bindungsstellen, Vorhersage der Funktion von Transkriptionsfaktor, Regulation von Gen-Expression, Aenlichkeit von Transkriptionsfaktor-Profilen |
| Schlagwörter (eng): |
prediction of transcription factor binding sites, prediction of transcription factors functions, regulation of gene expression, similarity of transcription factor profiles |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I |
| Zitationshinweis: |
Kiełbasa, Szymon M.:
Bioinformatics of eukaryotic gene regulation;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I , publiziert am 01.10.2006, urn:nbn:de:kobv:11-10072643
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| Abstract (ger): |
| Die Aufklärung der Mechanismen zur Kontrolle der Genexpression ist eines der
wichtigsten Probleme der modernen Molekularbiologie. Detaillierte
experimentelle Untersuchungen sind enorm aufwändig aufgrund der komplexen und
kombinatorischen Wechselbeziehungen der beteiligten Moleküle. Infolgedessen
sind bioinformatische Methoden unverzichtbar.
Diese Dissertation stellt drei Methoden vor, die die Vorhersage der
regulatorischen Elementen der Gentranskription verbessern. Der erste Ansatz
findet Bindungsstellen, die von den Transkriptionsfaktoren erkannt werden.
Dieser sucht statistisch überrepräsentierte kurze Motive in einer Menge von
Promotersequenzen und wird erfolgreich auf das Genom der Bäckerhefe angewandt.
Die Analyse der Genregulation in höheren Eukaryoten benötigt jedoch
fortgeschrittenere Techniken. In verschiedenen Datenbanken liegen Hunderte von
Profilen vor, die von den Transkriptionsfaktoren erkannt werden. Die
Ähnlichkeit zwischen ihnen resultiert in mehrfachen Vorhersagen einer einzigen
Bindestelle, was im nachhinein korrigiert werden muss. Es wird eine Methode
vorgestellt, die eine Möglichkeit zur Reduktion der Anzahl von Profilen
bietet, indem sie die Ähnlichkeiten zwischen ihnen identifiziert. Die komplexe
Natur der Wechselbeziehung zwischen den Transkriptionsfaktoren macht jedoch
die Vorhersage von Bindestellen schwierig. Auch mit einer Verringerung der zu
suchenden Profile sind die Resultate der Vorhersagen noch immer stark
fehlerbehafted. Die Zuhilfenahme der unabhängigen Informationsressourcen
reduziert die Häufigkeit der Falschprognosen. Die dritte beschriebene Methode
schlägt einen neuen Ansatz vor, die die Gen-Anotation mit der Regulierung von
multiplen Transkriptionsfaktoren und den von ihnen erkannten Bindestellen
assoziiert. Der Nutzen dieser Methode wird anhand von verschiedenen
wohlbekannten Sätzen von Transkriptionsfaktoren demonstriert.
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| Abstract (eng): |
| Understanding the mechanisms which control gene expression is one of the
fundamental problems of molecular biology. Detailed experimental studies of
regulation are laborious due to the complex and combinatorial nature of
interactions among involved molecules. Therefore, computational techniques
are used to suggest candidate mechanisms for further investigation.
This thesis presents three methods improving the predictions of regulation of
gene transcription. The first approach finds binding sites recognized by a
transcription factor based on statistical over-representation of short motifs
in a set of promoter sequences. A succesful application of this method to
several gene families of yeast is shown. More advanced techniques are
needed for the analysis of gene regulation in higher eukaryotes. Hundreds of
profiles recognized by transcription factors are provided by libraries.
Dependencies between them result in multiple predictions of the same binding
sites which need later to be filtered out. The second method
presented here offers a way to reduce the number of profiles by identifying
similarities between them. Still, the complex nature of interaction between
transcription factors makes reliable predictions of binding sites difficult.
Exploiting independent sources of information reduces the false predictions
rate. The third method proposes a novel approach associating
gene annotations with regulation of multiple transcription factors and binding
sites recognized by them. The utility of the method is demonstrated on
several well-known sets of transcription factors.
RNA interference provides a way of efficient down-regulation of gene
expression. Difficulties in predicting efficient siRNA sequences motivated the
development of a library containing siRNA sequences and related experimental
details described in the literature. This library, presented in the last
chapter, is publicly available at http://www.human-sirna-database.net
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