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2012-04-23Dissertation DOI: 10.18452/16623
Network-based inference of protein function and disease-gene association
dc.contributor.authorJaeger, Samira
dc.date.accessioned2017-06-18T11:52:12Z
dc.date.available2017-06-18T11:52:12Z
dc.date.created2012-11-30
dc.date.issued2012-04-23none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17275
dc.description.abstractProteininteraktionen sind entscheidend für zelluläre Funktion. Interaktionen reflektieren direkte funktionale Beziehungen zwischen Proteinen. Veränderungen in spezifischen Interaktionsmustern tragen zur Entstehung von Krankheiten bei. In dieser Arbeit werden funktionale und pathologische Aspekte von Proteininteraktionen analysiert, um Funktionen für bisher nicht charakterisierte Proteine vorherzusagen und Proteine mit Krankheitsphänotypen zu assoziieren. Verschiedene Methoden wurden in den letzten Jahren entwickelt, die die funktionalen Eigenschaften von Proteinen untersuchen. Dennoch bleibt ein wesentlicher Teil der Proteine, insbesondere menschliche, uncharakterisiert. Wir haben eine Methode zur Vorhersage von Proteinfunktionen entwickelt, die auf Proteininteraktionsnetzwerken verschiedener Spezies beruht. Dieser Ansatz analysiert funktionale Module, die über evolutionär konservierte Prozesse definiert werden. In diesen Modulen werden Proteinfunktionen gemeinsam über Orthologiebeziehungen und Interaktionspartner vorhergesagt. Die Integration verschiedener funktionaler Ähnlichkeiten ermöglicht die Vorhersage neuer Proteinfunktionen mit hoher Genauigkeit und Abdeckung. Die Aufklärung von Krankheitsmechanismen ist wichtig, um ihre Entstehung zu verstehen und diagnostische und therapeutische Ansätze zu entwickeln. Wir stellen einen Ansatz für die Identifizierung krankheitsrelevanter Genprodukte vor, der auf der Kombination von Proteininteraktionen, Proteinfunktionen und Netzwerkzentralitätsanalyse basiert. Gegeben einer Krankheit, werden krankheitsspezifische Netzwerke durch die Integration von direkt und indirekt interagierender Genprodukte und funktionalen Informationen generiert. Proteine in diesen Netzwerken werden anhand ihrer Zentralität sortiert. Das Einbeziehen indirekter Interaktionen verbessert die Identifizierung von Krankheitsgenen deutlich. Die Verwendung von vorhergesagten Proteinfunktionen verbessert das Ranking von krankheitsrelevanten Proteinen.ger
dc.description.abstractProtein interactions are essential to many aspects of cellular function. On the one hand, they reflect direct functional relationships. On the other hand, alterations in protein interactions perturb natural cellular processes and contribute to diseases. In this thesis we analyze both the functional and the pathological aspect of protein interactions to infer novel protein function for uncharacterized proteins and to associate yet uncharacterized proteins with disease phenotypes, respectively. Different experimental and computational approaches have been developed in the past to investigate the basic characteristics of proteins systematically. Yet, a substantial fraction of proteins remains uncharacterized, particularly in human. We present a novel approach to predict protein function from protein interaction networks of multiple species. The key to our method is to study proteins within modules defined by evolutionary conserved processes, combining comparative cross-species genomics with functional linkage in interaction networks. We show that integrating different evidence of functional similarity allows to infer novel functions with high precision and a very good coverage. Elucidating the pathological mechanisms is important for understanding the onset of diseases and for developing diagnostic and therapeutic approaches. We introduce a network-based framework for identifying disease-related gene products by combining protein interaction data and protein function with network centrality analysis. Given a disease, we compile a disease-specific network by integrating directly and indirectly linked gene products using protein interaction and functional information. Proteins in this network are ranked based on their network centrality. We demonstrate that using indirect interactions significantly improves disease gene identification. Predicted functions, in turn, enhance the ranking of disease-relevant proteins.eng
dc.language.isoger
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectProtein-Protein-Interaktionenger
dc.subjectNetzwerkanalyseger
dc.subjectProteinfunktionsvorhersageger
dc.subjectIdentifizierung von Krankheitsgenenger
dc.subjectprotein-protein interactionseng
dc.subjectnetwork analysiseng
dc.subjectprotein function predictioneng
dc.subjectdisease gene identificationeng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleNetwork-based inference of protein function and disease-gene association
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100206183
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16623
dc.identifier.alephidBV040600703
dc.date.accepted2011-12-16
dc.contributor.refereeLeser, Ulf
dc.contributor.refereeAndrade-Navarro, Miguel
dc.contributor.refereeKohlbacher, Oliver
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
local.edoc.pages255
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II

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