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Background: Microarray analysis represents a powerful way to test scientific hypotheses on the functionality of cells. The measurements consider the whole genome, and the large number of generated data requires sophisticated analysis. To date, no gold-standard for the analysis of microarray images has been established. Due to the lack of a standard approach there is a strong need to identify new processing algorithms.
Methods: We propose a novel approach based on hyperbolic partial differential equations (PDEs) for unsupervised spot segmentation. Prior to segmentation, morphological operations were applied for the identification of co-localized groups of spots. A grid alignment was performed to determine the borderlines between rows and columns of spots. PDEs were applied to detect the inflection points within each column and row; vertical and horizontal luminance profiles were evolved respectively. The inflection points of the profiles determined borderlines that confined a spot within adapted rectangular areas. A subsequent k-means clustering determined the pixels of each individual spot and its local background.
Results: We evaluated the approach for a data set of microarray images taken from the Stanford Microarray Database (SMD). The data set is based on two studies on global gene expression profiles of Arabidopsis Thaliana. We computed values for spot intensity, regression ratio, and coefficient of determination. For spots with irregular contours and inner holes, we found intensity values that were significantly different from those determined by the GenePix Pro microarray analysis software. We determined the set of differentially expressed genes from our intensities and identified more activated genes than were predicted by the GenePix software.
Conclusions: Our method represents a worthwhile alternative and complement to standard approaches used in industry and academy. We highlight the importance of our spot segmentation approach, which identified supplementary important genes, to better explains the molecular mechanisms that are activated in a defense responses to virus and pathogen infection.
Heterogenous subtypes of breast cancer need to be analyzed separately. Pooling of datasets can provide reasonable sample sizes but dataset bias is an important concern. We assembled a combined dataset of 579 Affymetrix microarrays from triple negative breast cancer (TNBC) in Gene Expression Omnibus (GEO) series GSE31519. We developed a method for selecting comparable datasets and to control for the amount of dataset bias of individual probesets.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
Hodgkin-Lymphom-Biopsien und abgeleitete Zelllinien sind charakterisiert durch die konstitutive Aktivität verschiedener Komponenten des JAK/STAT-Signalweges. Dennoch ist die Bedeutung dieser Signalvermittler für die Pathogenese des klassischen Hodgkin-Lymphoms nicht vollständig geklärt. Gegenstand dieser Arbeit war die Bedeutung der JAK/STAT-Signalkaskade, sowie insbesondere die zellulären Funktionen von STAT3 und STAT6 zu untersuchen. Zu diesem Zweck kamen zwei verschiedene synthetische Kinase-Inhibitoren (AG490, Cucurbitacin I) zum Einsatz. Beide Substanzen blockieren die Kaskade auf Ebene der Kinasen und sind als JAK2/STAT3-spezifische Inhibitoren beschrieben. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass die Behandlung mit beiden Substanzen das Wachstum der malignen Zellen hemmte. Gelretardierungsexperimente ergaben jedoch, dass beide Inhibitoren in allen HL-Zelllinien immer mehr als nur ein STAT-Molekül hemmten. Somit konnte keine Aussage über die Bedeutung einzelner STATs getroffen werden. Um die zellulären Funktionen von STAT3 und STAT6 zu untersuchen wurden daher spezifische siRNAs mittels lentiviraler Vektoren exprimiert. Die Rolle von STAT3 bei der Entstehung verschiedenster Krebsarten ist bereits gut charakterisiert. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass STAT3 auch in HL-Zellen ein wichtiger Regulator von Proliferation und Apoptose ist. Darüber hinaus konnte auch STAT6 als Vermittler proliferations-fördernder, anti-apoptotischer Signale identifiziert werden. Es konnte zum ersten Mal gezeigt werden, dass eine alleinige Hemmung von STAT6 ausreicht um Apoptose in einigen HL-Zellen auszulösen. Diese Induktion von Apoptose wurde durch Caspasen vermittelt. Um den genauen Mechanismus aufzuklären und um STAT6-Zielgene zu identifizieren, die anti-apoptotisch wirken, wurde eine Microarray-Analyse durchgeführt. Eine weitere Möglichkeit die Aktivierung der JAK/STAT-Signalkaskade zu beeinflussen bieten die SOCS-Proteine. Diese sind direkte Zielgene der STATs und regulieren die Signalvermittlung in einer negativen Rückkopplung. In vielen unterschiedlichen Krebsarten ist diese Negativregulation ausgefallen oder fehlerhaft. Das kann zu einer konstitutiven Aktivierung des JAK/STAT-Signalweges beitragen. Die Bedeutung der SOCS-Proteine im klassischen Hodgkin-Lymphom ist noch unbekannt und wurde in dieser Arbeit untersucht. Es wurden unterschiedliche Mengen endogenes SOCS1 und SOCS3 in verschiedenen HL-Zelllinien und in HL-Biopsien detektiert. In Überexpessionsexperimenten mit SOCS1 und SOCS3 konnte gezeigt werden, dass sowohl SOCS1, als auch SOCS3 nur in Zellen, die wenig endogene SOCS besitzen, die Aktivität von STAT3 und STAT6 inhibieren konnten. Die Überexpression resultierte in einem Wachstumsarrest und einem erhöhten Anteil toter Zellen. In Zellen, die bereits viel SOCS besaßen, konnten weder STAT3 noch STAT6 inhibiert werden. In diesem Zusammenhang wurde ein Modell, das potentielle Möglichkeiten zum Umgehen einer Negativregulation durch die SOCS-Proteine darstellt, diskutiert. Darüber hinaus konnte in Gelretardierungsexperimenten gezeigt werden, dass SOCS3 zusätzlich zu STAT3 und STAT6 in Zellen, die wenig SOCS besaßen, auch NF?B-Aktivierung hemmte. Da NF?B bereits als wichtiger Überlebensfaktor für HL-Zellen beschrieben wurde, trägt dessen Inhibition wahrscheinlich zu einer Hemmung des Wachstums bei. Zusammenfassend konnten in dieser Arbeit STAT3 und STAT6 als potentielle Ziele für therapeutische Ansätze für das klassische Hodgkin-Lymphom identifiziert werden. Einen weiteren Angriffspunkt für zukünftige Strategien liefern die SOCS-Proteine, die eine signalweg-übergreifende Hemmung von Transkritionsfaktoren erlauben.