TY - THES A1 - Nowak, Jacqueline T1 - Devising computational tools to quantify the actin cytoskeleton and pavement cell shape using network-based approaches N2 - Recent advances in microscopy have led to an improved visualization of different cell processes. Yet, this also leads to a higher demand of tools which can process images in an automated and quantitative fashion. Here, we present two applications that were developed to quantify different processes in eukaryotic cells which rely on the organization and dynamics of the cytoskeleton.. In plant cells, microtubules and actin filaments form the backbone of the cytoskeleton. These structures support cytoplasmic streaming, cell wall organization and tracking of cellular material to and from the plasma membrane. To better understand the underlying mechanisms of cytoskeletal organization, dynamics and coordination, frameworks for the quantification are needed. While this is fairly well established for the microtubules, the actin cytoskeleton has remained difficult to study due to its highly dynamic behaviour. One aim of this thesis was therefore to provide an automated framework to quantify and describe actin organization and dynamics. We used the framework to represent actin structures as networks and examined the transport efficiency in Arabidopsis thaliana hypocotyl cells. Furthermore, we applied the framework to determine the growth mode of cotton fibers and compared the actin organization in wild-type and mutant cells of rice. Finally, we developed a graphical user interface for easy usage. Microtubules and the actin cytoskeleton also play a major role in the morphogenesis of epidermal leaf pavement cells. These cells have highly complex and interdigitated shapes which are hard to describe in a quantitative way. While the relationship between microtubules, the actin cytoskeleton and shape formation is the object of many studies, it is still not clear how and if the cytoskeletal components predefine indentations and protrusions in pavement cell shapes. To understand the underlying cell processes which coordinate cell morphogenesis, a quantitative shape descriptor is needed. Therefore, the second aim of this thesis was the development of a network-based shape descriptor which captures global and local shape features, facilitates shape comparison and can be used to evaluate shape complexity. We demonstrated that our framework can be used to describe and compare shapes from various domains. In addition, we showed that the framework accurately detects local shape features of pavement cells and outperform contending approaches. In the third part of the thesis, we extended the shape description framework to describe pavement cell shape features on tissue-level by proposing different network representations of the underlying imaging data. N2 - Aktuelle Entwicklungen in der Mikroskopie haben zu einer verbesserten Visualisierung von verschiedenen Zellprozessen geführt. Dennoch führt das auch zu einem höheren Bedarf an Werkzeugen, die Bilder in einer automatisierten und quantitativen Weise bearbeiten und analysieren können. Hier präsentieren wir zwei Anwendungen, die entwickelt wurden, um verschiedene Prozesse in eukaryotischen Zellen zu quantifizieren, welche von der Organisation und Dynamik des Zytoskeletts abhängig sind. In Pflanzenzellen bilden Mircotubuli und Aktinfilamente das Rückgrat des Zytoskeletts. Diese Strukturen unterstützen die Zytoplasmaströmung, die Organisation der Zellwand und den Transport von zellulärem Material zu und von der Plasmamembran. Um die zugrundeliegenden Mechanismen der Organisation, Dynamik und Koordination des Zytoskeletts zu verstehen, sind Hilfsmittel zur Quantifizierung notwendig. Während das ziemlich ausführlich für Microtubuli getan wurde, bleibt das Aktin-Zytoskelett schwer zu studieren aufgrund seines hoch dynamischen Verhaltens. Das erste Ziel dieser Arbeit war es daher, einen automatisierten Framework zu entwickeln, der die Aktin-Organisation und Dynamik quantifiziert und beschreibt. Wir haben diesen Framework genutzt, um Aktin-Strukturen als Netzwerke zu repräsentieren und haben damit die Transporteffizienz in Arabidopsis thaliana Hypocotylzellen untersucht. Des Weiteren haben wir den Framework genutzt, um den Wachstumsmodus in Baumwollfasern zu bestimmen und um die Aktin-Organisation in Reis-Wildtyp und Mutanten zu vergleichen. Zuletzt haben wir eine grafische Benutzeroberfläche zur einfacheren Benutzung entwickelt. Microtubuli und das Aktin-Zytoskelett spielen auch eine große Rolle in der Morphogenese von epidermalen Blattzellen. Diese Zellen haben hochkomplexe und interdigitale Formen, welche sehr schwer in einer quantitativen Art zu beschreiben sind. Während die Beziehung zwischen Microtubuli, dem Aktin-Zytoskelett und Formgestaltung der Zellen in vielen Studien untersucht wurde, ist es immer noch nicht ganz klar wie und ob die Zytoskelettkomponenten die Ein- und Ausbuchtungen in Blattzellen vorherbestimmen. Um die zugrundeliegenden Zellprozesse zu verstehen, die die Zellmorphogenese koordinieren, sind quantitative Beschreiber von Formen notwendig. Daher war das zweite Ziel dieser Arbeit die Entwicklung eines netzwerkbasierten Gestaltbeschreibers, welcher globale und lokale Gestaltmerkmale erfasst, einen Gestaltvergleich ermöglich und die Komplexität von Formen evaluieren kann. Wir haben nachgewiesen, dass unser Framework benutzt werden kann, um Formen aus verschiedenen Bereichen zu beschreiben und zu vergleichen. Darüber hinaus haben wir gezeigt, dass der Framework lokale Gestaltmerkmale in Blattzellen akkurat ermittelt und andere konkurrierende Methoden hinter sich lässt. Im dritten Teil der Arbeit haben wir den Gestaltbeschreiber erweitert, um Gestaltmerkmale von Blattzellen, bezogen auf das ganze Zellgewebe, zu beschreiben, indem wir verschiedene Netzwerkrepräsentationen der zugrundeliegenden Bilddaten vorstellen. KW - Netzwerke KW - Bildanalyse KW - Pflanzenzellen KW - Aktinzytoskelett KW - Zellform KW - pavement cells image analysis KW - cell shape KW - cell morphogenesis KW - actin cytoskeleton machine KW - learning networks plant KW - cells epidermis Y1 - 2020 ER - TY - THES A1 - Durek, Pawel T1 - Comparative analysis of molecular interaction networks : the interplay between spatial and functional organizing principles T1 - Vergleichende Analyse molekularer Interaktionsnetzwerke : der Zusammenhang von räumlichen und funktionellen Organisationsprinzipien N2 - The study of biological interaction networks is a central theme in systems biology. Here, we investigate common as well as differentiating principles of molecular interaction networks associated with different levels of molecular organization. They include metabolic pathway maps, protein-protein interaction networks as well as kinase interaction networks. First, we present an integrated analysis of metabolic pathway maps and protein-protein interaction networks (PIN). It has long been established that successive enzymatic steps are often catalyzed by physically interacting proteins forming permanent or transient multi-enzyme complexes. Inspecting high-throughput PIN data, it has been shown recently that, indeed, enzymes involved in successive reactions are generally more likely to interact than other protein pairs. In this study, we expanded this line of research to include comparisons of the respective underlying network topologies as well as to investigate whether the spatial organization of enzyme interactions correlates with metabolic efficiency. Analyzing yeast data, we detected long-range correlations between shortest paths between proteins in both network types suggesting a mutual correspondence of both network architectures. We discovered that the organizing principles of physical interactions between metabolic enzymes differ from the general PIN of all proteins. While physical interactions between proteins are generally dissortative, enzyme interactions were observed to be assortative. Thus, enzymes frequently interact with other enzymes of similar rather than different degree. Enzymes carrying high flux loads are more likely to physically interact than enzymes with lower metabolic throughput. In particular, enzymes associated with catabolic pathways as well as enzymes involved in the biosynthesis of complex molecules were found to exhibit high degrees of physical clustering. Single proteins were identified that connect major components of the cellular metabolism and hence might be essential for the structural integrity of several biosynthetic systems. Besides metabolic aspects of PINs, we investigated the characteristic topological properties of protein interactions involved in signaling and regulatory functions mediated by kinase interactions. Characteristic topological differences between PINs associated with metabolism, and those describing phosphorylation networks were revealed and shown to reflect the different modes of biological operation of both network types. The construction of phosphorylation networks is based on the identification of specific kinase-target relations including the determination of the actual phosphorylation sites (P-sites). The computational prediction of P-sites as well as the identification of involved kinases still suffers from insufficient accuracies and specificities of the underlying prediction algorithms, and the experimental identification in a genome-scale manner is not (yet) doable. Computational prediction methods have focused primarily on extracting predictive features from the local, one-dimensional sequence information surrounding P-sites. However the recognition of such motifs by the respective kinases is a spatial event. Therefore, we characterized the spatial distributions of amino acid residue types around P-sites and extracted signature 3D-profiles. We then tested the added value of spatial information on the prediction performance. When compared to sequence-only based predictors, a consistent performance gain was obtained. The availability of reliable training data of experimentally determined P-sites is critical for the development of computational prediction methods. As part of this thesis, we provide an assessment of false-positive rates of phosphoproteomic data. N2 - Ein zentrales Thema der Systembiologie ist die Untersuchung biologischer Interaktionsnetzwerke. In der vorliegenden Arbeit wurden gemeinsame sowie differenzierende Prinzipien molekularer Interaktionsnetzwerke untersucht, die sich durch unterschiedliche Ebenen der molekulareren Organisation auszeichnen. Zu den untersuchten Interaktionsnetzwerken gehörten Netzwerke, die auf metabolischen Wechselwirkungen, physikalischen Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Kinase-Interaktionen aufbauen. Zunächst wird eine integrativen Analyse der metabolischen Pfade und Protein Interaktionsnetzwerke vorgestellt. Es wird seit schon seit langem angenommen, dass aufeinander folgende enzymatische Schritte oft durch permanente oder transiente Multienzymkomplexe, die auf physikalischen Wechselwirkungen der involvierten Proteine basieren, katalysiert werden. Diese Annahme konnte durch die Auswertung von Ergebnissen aus Hochdurchsatz-Experimenten bestätigt werden. Demnach treten aufeinander folgende Enzyme häufiger in physikalische Wechselwirkung als zufällige Enzympaare. Die vorliegende Arbeit geht in ihrer Analyse weiter, in dem die Topologien der zugrundeliegenden Netzwerke, die auf metabolischen und physikalischen Wechselwirkungen basieren verglichen werden und der Zusammenhang zwischen der räumlichen Organisation der Enzyme und der metabolischen Effizienz gesucht wird. Ausgehend von Interaktionsdaten aus Hefe hat die Analyse der auf metabolischen und physikalischen Wechselwirkungen aufbauenden Interaktionswege eine weitgehende Korrelation der Distanzen aufgezeigt und somit eine wechselseitige Übereinstimmung der Architekturen nahegelegt. Allerdings folgen physikalische Wechselwirkungen zwischen metabolischen Enzymen anderen organisatorischen Regeln als Proteininteraktionen im allgemeinem PIN, das alle Proteininteraktionen enthält. Während Proteininteraktionen im allgemeinen PIN sich dissortativ verhalten, sind physikalische Enzyminteraktionen assortativ, d.h. dass die Anzahl der Interaktionen benachbarter Proteine im allgemeinem Netzwerk negativ und im metabolischen Netzwerk positiv korreliert. Ferner scheinen Enzyme von höherem metabolischen Durchsatz häufiger in Wechselwirkungen involviert zu sein. Enzyme der zentralen katabolischen Prozesse sowie der Biosynthese komplexer Membranlipide zeigen dabei einen besonders hohen Verknüpfungsgrad und eine dichte Clusterbildung. Einzelne Proteine wurden identifiziert, die die Hauptkomponenten des zellulären Metabolismus verbinden und so die Integrität verschiedener biosynthetischer Systeme essenziell beeinflussen könnten. Neben dem metabolischen Aspekt der PIN wurde auch der Aspekt der Regulation sowie der Signaltransduktion, der Kinase-Interaktionen, näher analysiert. Dabei wurden charakteristische topologische Unterschiede der mit dem Metabolismus und der Phosphorylierung assoziierten PIN gefunden, die die unterschiedlichen Aufgaben beider Netzwerke widerspiegeln. Die Rekonstruktion von Phosphorylierungs-Netzwerken basiert im Wesentlichen auf der Vorhersage von Kinase-Zielprotein Relationen und kann deshalb immer noch an der nicht genügenden Vorhersagegüte der angewandten Vorhersage-Algorithmen während der Bestimmung von Phosphorylierungsstellen (P-Stellen) und der dazugehörigen Kinasen leiden. Auch die experimentelle, genomweite Bestimmung der P-Stellen ist (noch) nicht durchführbar. Bisherige computergestützte Vorhersagemethoden beruhten für gewöhnlich auf der Auswertung charakteristischer Merkmale der lokalen, die P-Stelle umgebenden Proteinsequenz. Dieser Ansatz wird durch die Verwendung räumlicher 3D-Information in der vorliegenden Arbeit erweitert. Hierbei wird die Verteilung der Aminosäuren um die P-Stelle berechnet und spezifische 3D-Signaturen zur Vorhersage extrahiert. Beim Vergleich mit sequenz-basierten Vorhersagemethoden konnte eine konsistente Verbesserung der Vorhersage durch die Einbeziehung räumlicher Information gezeigt werden. Weiterhin wird in der vorliegenden Arbeit auch der Frage nach der Fehlerrate der experimentellen Phosphoprotein-Daten nachgegangen und ihre Verlässlichkeit bewertet. Die Verfügbarkeit eines verlässlichen Datensatzes ist bei der Entwicklung einer Vorhersagemethode ein entscheidendes Kriterium. KW - Proteinphosphorylation KW - Systembiologie KW - Netzwerke KW - metabolisch KW - phosphorylation KW - systemsbiology KW - networks KW - metabolic Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-31439 ER -