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2022-10-26Dissertation DOI: 10.18452/25293
Modelling and Quantification of scRNA-seq Experiments and the Transcriptome Dynamics of the Cell Cycle
dc.contributor.authorLaurentino Schwabe, Daniel
dc.date.accessioned2022-10-26T06:46:13Z
dc.date.available2022-10-26T06:46:13Z
dc.date.issued2022-10-26none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/26103
dc.description.abstractIn dieser Dissertation modellieren und analysieren wir scRNA-Seq-Daten, um Mechanismen, die biologischen Prozessen zugrunde liegen, zu verstehen In scRNA-Seq-Experimenten wird biologisches Rauschen mit technischem Rauschen vermischt. Mittels eines vereinfachten scRNA-Seq-Modells leiten wir eine analytische Verteilungsfunktion für die beobachtete Verteilung unter Kenntnis einer Ausgangsverteilung her. Charakteristiken und sogar ein allgemeines Moment der Ausgangsverteilung können aus der beobachteten Verteilung berechnet werden. Unsere Formeln stellen den Ausgangspunkt zur Quantifizierung von Zellvariabilität dar. Wir haben eine vollständig lineare Analyse von Transkriptomdaten entwickelt, die zeigt, dass sich Zellen während des Zellzyklus auf einer ebenen zirkulären Trajektorie im Transkriptomraum bewegen. In immortalisierten Zelllinien stellen wir fest, dass die Transkriptomdynamiken des Zellzyklus hauptsächlich unabhängig von den Dynamiken anderer Zellprozesse stattfinden. Unser Algorithmus (“Revelio”) bringt eine einfache Methode mit sich, um unsynchronisierte Zellen nach der Zeit zu ordnen und ermöglicht das exakte Entfernen von Zellzykluseffekten. Die Form der Zellzyklus-Trajektorie zeigt, dass der Zellzyklus sich dazu entwickelt hat, Änderungen der transkriptionellen Aktivitäten und der damit verbundenen regulativen Anstrengungen zu minimieren. Dieses Konstruktionsprinzip könnte auch für andere Prozesse relevant sein. Durch die Verwendung von metabolischer Molekülmarkierung erweitern wir Modelle zur mRNA-Kinetik, um dynamische mRNA-Ratenparameter für Transkription, Splicing und Degradation zu erhalten und die Lösungen auf den Zellzyklus anzuwenden. Wir zeigen, dass unser Modell zwischen Genen mit ähnlicher Genexpression aber unterschiedlicher Genregulation unterscheiden kann. Zwar enthalten scRNA-Seq-Daten aktuell noch zu viel technisches Rauschen, unser Modell wird jedoch für das zukünftige Errechnen von dynamischen mRNA-Ratenparametern von großem Nutzen sein.ger
dc.description.abstractIn this dissertation, we model and analyse scRNA-seq data to understand mechanisms underlying biological processes. In scRNA-seq experiments, biological noise gets convoluted with various sources of technical noise. With the help of a simplified scRNA-seq model, we derive an analytical probability distribution function for the observed output distribution given a true input distribution. We find that characteristics and even general moments of the input distribution can be calculated from the output distribution. Our formulas are a starting point for the quantification of cell-to-cell variability. We developed a fully linear analysis of transcriptome data which reveals that cells move along a planar circular trajectory in transcriptome space during the cell cycle. Additionally, we find in immortalized cell lines that cell cycle transcriptome dynamics occur largely independently from other cellular processes. Our algorithm (“Revelio”) offers a simple method to order unsynchronized cells in time and enables the precise removal of cell cycle effects from the data. The shape of the cell cycle trajectory indicates that the cell cycle has evolved to minimize changes of transcriptional activity and their related regulatory efforts. This design principle may be of relevance to other cellular processes. By considering metabolic labelling, we extend existing mRNA kinetic models to obtain dynamic mRNA rate parameters for transcription, splicing and degradation and apply our solutions to the cell cycle. We can distinguish genes with similar expression values but different gene regulation strategies. While current scRNA-seq data contains too much technical noise, the model will be of great value for inferring dynamic mRNA rate parameters in future research.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rights(CC BY-NC-SA 4.0) Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalger
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectEinzelzellsequenzierungger
dc.subjectscRNA-Seqger
dc.subjectmathematische Modellierungger
dc.subjectdynamische Systemeger
dc.subjectDatenanalyseger
dc.subjectSystembiologieger
dc.subjectZellzyklusger
dc.subjectTranskriptomger
dc.subjectModellierung von Experimentenger
dc.subjectsingle-cell sequencingeng
dc.subjectscRNA-seqeng
dc.subjectmathematical modellingeng
dc.subjectdynamical systemseng
dc.subjectdata analysiseng
dc.subjectsystems biologyeng
dc.subjectcell cycleeng
dc.subjecttranscriptomeeng
dc.subjectmodelling experimentseng
dc.subject.ddc570 Biologienone
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaften und Mathematiknone
dc.subject.ddc519 Wahrscheinlichkeiten und angewandte Mathematiknone
dc.titleModelling and Quantification of scRNA-seq Experiments and the Transcriptome Dynamics of the Cell Cyclenone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/26103-6
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/25293
dc.date.accepted2022-06-01
dc.contributor.refereeFalcke, Martin
dc.contributor.refereeRajewsky, Nikolaus
dc.contributor.refereeKlipp, Edda
dc.subject.rvkWC 7758
dc.subject.rvkWD 5100
dc.subject.rvkWD 9200
local.edoc.pages213none
local.edoc.type-nameDissertation
bua.departmentLebenswissenschaftliche Fakultätnone

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