Die Genexpression ist ein sehr wichtiger Prozess, welcher für die Ausprägung des Verhaltens einer Zelle auf irgendeinen Reiz hin verantwortlich ist. Wäre dieser Prozess komplett vorhersagbar, so könnte zum Beispiel in der Medizin die Wirkung eines Medikamentes deutlich besser abgeschätzt werden. Für solch eine Vorhersage ist es wichtig, die Regulation der Genexpression zu verstehen. Diese wird auf transkriptioneller Ebene durch Transkriptionsfaktoren gesteuert, welche spezifisch an kurze, sogenannte Motive auf der DNA in der Nähe des Gens binden. Es ist bekannt, dass Transkriptionsfaktoren häufig die Genexpression von mehreren Genen regulieren, welche mit hoher Wahrscheinlichkeit funktional verwandt sind. Weiterhin ist bekannt, dass die Regulation der Expression von Genen nicht durch einzelne, sondern durch mehrere Transkriptionsfaktoren bestimmt wird, welche alle in einem kurzen Abschnitt auf der DNA binden und zusammen ein sogenanntes cis-regulatorisches Modul (CRM) bilden. In dieser Arbeit wird eine neue Methode vorgestellt, welche CRMs nicht nur aufgrund des Vorhandenseins von Bindemotiven, sondern auch unter Beachtung experimentell gemessener Genexpressionsdaten (in Form eines sogenannten Microarray-Experiments) detektieren kann. Damit ist es möglich, bisher unbekannte Funktionen von Genen präziser als mit bisherigen Ansätzen vorherzusagen. Diese Methode wird auf Datensätzen aus Homo sapiens, Saccharomyces cerevisiae und Arabidopsis thaliana angewendet. Die Ergebnisse werden auf ihre Plausibilität hin überprüft und validiert. Es wird gezeigt, dass insbesondere durch die Hinzunahme von experimentell ermittelten Expressionsdaten die Vorhersage von CRMs deutlich verbessert werden konnte, im Vergleich zu Methoden, welche lediglich die DNA-Sequenzen betrachten. Diese neue Methode wurde in ein Java Programm implementiert, welches öffentlich zugänglich gemacht wird und frei benutzbar ist.
[pdf]
@mastersthesis{Wrzodek2008,
author = {Wrzodek, Clemens},
title = {Modeling transcriptional regulatory networks by integrating expression
data and promoter analysis},
school = {University of Tuebingen},
year = {2008},
type = {Diplomarbeit},
month = nov,
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Auspr\"agung des Verhaltens einer Zelle auf irgendeinen Reiz hin
verantwortlich ist. W\"are dieser Prozess komplett vorhersagbar,
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deutlich besser abgesch\"atzt werden. F\"ur solch eine Vorhersage
ist es wichtig, die Regulation der Genexpression zu verstehen. Diese
wird auf transkriptioneller Ebene durch Transkriptionsfaktoren gesteuert,
welche spezifisch an kurze, sogenannte Motive auf der DNA in der
N\"ahe des Gens binden. Es ist bekannt, dass Transkriptionsfaktoren
h\"aufig die Genexpression von mehreren Genen regulieren, welche
mit hoher Wahrscheinlichkeit funktional verwandt sind. Weiterhin
ist bekannt, dass die Regulation der Expression von Genen nicht durch
einzelne, sondern durch mehrere Transkriptionsfaktoren bestimmt wird,
welche alle in einem kurzen Abschnitt auf der DNA binden und zusammen
ein sogenanntes \emph{cis}-regulatorisches Modul (CRM) bilden. In dieser
Arbeit wird eine neue Methode vorgestellt, welche CRMs nicht nur
aufgrund des Vorhandenseins von Bindemotiven, sondern auch unter
Beachtung experimentell gemessener Genexpressionsdaten (in Form eines
sogenannten Microarray-Experiments) detektieren kann. Damit ist es
m\"oglich, bisher unbekannte Funktionen von Genen pr\"aziser als
mit bisherigen Ans\"atzen vorherzusagen. Diese Methode wird auf Datens\"atzen
aus Homo sapiens, Saccharomyces cerevisiae und Arabidopsis thaliana
angewendet. Die Ergebnisse werden auf ihre Plausibilit\"at hin \"uberpr\"uft
und validiert. Es wird gezeigt, dass insbesondere durch die Hinzunahme
von experimentell ermittelten Expressionsdaten die Vorhersage von
CRMs deutlich verbessert werden konnte, im Vergleich zu Methoden,
welche lediglich die DNA-Sequenzen betrachten. Diese neue Methode
wurde in ein Java Programm implementiert, welches \"offentlich zug\"anglich
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