Logo of Humboldt-Universität zu BerlinLogo of Humboldt-Universität zu Berlin
edoc-Server
Open-Access-Publikationsserver der Humboldt-Universität
de|en
Header image: facade of Humboldt-Universität zu Berlin
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Dissertationen
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Dissertationen
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Dissertationen
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Dissertationen
  • View Item
2018-05-07Dissertation DOI: 10.18452/19148
Computational models to investigate binding mechanisms of regulatory proteins
Munteanu, Alina
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Es gibt tausende regulatorische Proteine in Eukaryoten, die spezifische cis-regulatorischen Elemente von Genen und/oder RNA-Transkripten binden und die Genexpession koordinieren. Auf DNA-Ebene modulieren Transkriptionsfaktoren (TFs) die Initiation der Transkription, während auf RNA-Ebene RNA-bindende Proteine (RBPs) viele Aspekte des RNA-Metabolismus und der RNA-Funktion regulieren. Für hunderte dieser regulatorischer Proteine wurden die gebundenen Gene beziehungsweise RNA-Transkripte, sowie deren etwaige Sequenzbindepräferenzen mittels in vivo oder in vitro Hochdurchsatz-Experimente bestimmt. Zu diesen Methoden zählen unter anderem Chromatin-Immunpräzipitation (ChIP) gefolgt von Sequenzierung (ChIP-seq) und Protein Binding Microarrays (PBMs) für TFs, sowie Cross-Linking und Immunpräzipitation (CLIP)-Techniken und RNAcompete für RBPs. In vielen Fällen kann die zum Teil hohe Bindespezifität für ein zumeist sehr kurzes Sequenzmotiv regulatorischer Proteine nicht allein durch die gebundene Primärsequenz erklärt werden. Um besser zu verstehen, wie verschiedene Proteine ihre regulatorische Spezifität erreichen, haben wir zwei Computerprogramme entwickelt, die zusätzliche Informationen in die Analyse von experimentell bestimmten Bindestellen einbeziehen und somit differenziertere Bindevorhersagen ermöglichen. Für Protein-DNA-Interaktionen untersuchen wir die Bindungsspezifität paraloger TFs (d.h. Mitglieder der gleichen TF-Familie). Mit dem Fokus auf der Unterscheidung von genomischen Regionen, die in vivo von Paaren eng miteinander verwandter TFs gebunden sind, haben wir ein Klassifikationsframework entwickelt, das potenzielle Co-Faktoren identifiziert, die zur Spezifität paraloger TFs beitragen. Für Protein-RNA-Interaktionen untersuchen wir die Rolle von RNA-Sekundärstruktur und ihre Auswirkung auf die Auswahl von Bindestellen. Wir haben einen Motif-Finding-Algorithmus entwickelt, der Sekundärstruktur und Primärsequenz integriert, um Bindungspräferenzen der RBPs besser zu bestimmen.
 
There are thousands of eukaryotic regulatory proteins that bind to specific cis regulatory regions of genes and/or RNA transcripts and coordinate gene expression. At the DNA level, transcription factors (TFs) modulate the initiation of transcription, while at the RNA level, RNA-binding proteins (RBPs) regulate every aspect of RNA metabolism and function. The DNA or RNA targets and/or the sequence preferences of hundreds of eukaryotic regulatory proteins have been determined thus far using high-throughput in vivo and in vitro experiments, such as chromatin immunoprecipitation (ChIP) followed by sequencing (ChIP-seq) and protein binding microarrays (PBMs) for TFs, or cross-linking and immunoprecipitation (CLIP) techniques and RNAcompete for RBPs. However, the derived short sequence motifs do not fully explain the highly specific binding of these regulatory proteins. In order to improve our understanding of how different proteins achieve their regulatory specificity, we developed two computational tools that incorporate additional information in the analysis of experimentally determined binding sites. For protein-DNA interactions, we investigate the binding specificity of paralogous TFs (i.e. members of the same TF family). Focusing on distinguishing between genomic regions bound in vivo by pairs of closely-related TFs, we developed a classification framework that identifies putative co-factors that provide specificity to paralogous TFs. For protein-RNA interactions, we investigate the role of RNA secondary structure and its impact on binding-site recognition. We developed a motif finding algorithm that integrates secondary structure together with primary sequence in order to better identify binding preferences of RBPs.
 
Files in this item
Thumbnail
dissertation_munteanu_alina.pdf — Adobe PDF — 4.434 Mb
MD5: 4507a494eab3d81460590522c4a97c01
Cite
BibTeX
EndNote
RIS
(CC BY-NC-SA 3.0 DE) Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland(CC BY-NC-SA 3.0 DE) Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland(CC BY-NC-SA 3.0 DE) Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland(CC BY-NC-SA 3.0 DE) Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland
Details
DINI-Zertifikat 2019OpenAIRE validatedORCID Consortium
Imprint Policy Contact Data Privacy Statement
A service of University Library and Computer and Media Service
© Humboldt-Universität zu Berlin
 
DOI
10.18452/19148
Permanent URL
https://doi.org/10.18452/19148
HTML
<a href="https://doi.org/10.18452/19148">https://doi.org/10.18452/19148</a>