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Inferring hypotheses from complex profile data - by means of CSB.DB, a comprehensive systems-biology database

Generierung von Hypothesen aus komplexen Profildaten mittels CSB.DB, a comprehensive systems-biology database

  • The past decades are characterized by various efforts to provide complete sequence information of genomes regarding various organisms. The availability of full genome data triggered the development of multiplex high-throughput assays allowing simultaneous measurement of transcripts, proteins and metabolites. With genome information and profiling technologies now in hand a highly parallel experimental biology is offering opportunities to explore and discover novel principles governing biological systems. Understanding biological complexity through modelling cellular systems represents the driving force which today allows shifting from a component-centric focus to integrative and systems level investigations. The emerging field of systems biology integrates discovery and hypothesis-driven science to provide comprehensive knowledge via computational models of biological systems. Within the context of evolving systems biology, investigations were made in large-scale computational analyses on transcript co-response data through selectedThe past decades are characterized by various efforts to provide complete sequence information of genomes regarding various organisms. The availability of full genome data triggered the development of multiplex high-throughput assays allowing simultaneous measurement of transcripts, proteins and metabolites. With genome information and profiling technologies now in hand a highly parallel experimental biology is offering opportunities to explore and discover novel principles governing biological systems. Understanding biological complexity through modelling cellular systems represents the driving force which today allows shifting from a component-centric focus to integrative and systems level investigations. The emerging field of systems biology integrates discovery and hypothesis-driven science to provide comprehensive knowledge via computational models of biological systems. Within the context of evolving systems biology, investigations were made in large-scale computational analyses on transcript co-response data through selected prokaryotic and plant model organisms. CSB.DB - a comprehensive systems-biology database - (http://csbdb.mpimp-golm.mpg.de/) was initiated to provide public and open access to the results of biostatistical analyses in conjunction with additional biological knowledge. The database tool CSB.DB enables potential users to infer hypothesis about functional interrelation of genes of interest and may serve as future basis for more sophisticated means of elucidating gene function. The co-response concept and the CSB.DB database tool were successfully applied to predict operons in Escherichia coli by using the chromosomal distance and transcriptional co-responses. Moreover, examples were shown which indicate that transcriptional co-response analysis allows identification of differential promoter activities under different experimental conditions. The co-response concept was successfully transferred to complex organisms with the focus on the eukaryotic plant model organism Arabidopsis thaliana. The investigations made enabled the discovery of novel genes regarding particular physiological processes and beyond, allowed annotation of gene functions which cannot be accessed by sequence homology. GMD - the Golm Metabolome Database - was initiated and implemented in CSB.DB to integrated metabolite information and metabolite profiles. This novel module will allow addressing complex biological questions towards transcriptional interrelation and extent the recent systems level quest towards phenotyping.show moreshow less
  • Die vergangenen Jahrzehnte waren gekennzeichnet durch umfangreiche Bemühungen, die Genomsequenz verschiedener Organismen vollständig zu entschlüsseln. Die Verfügbarkeit vollständiger genomischer Daten löste die Entwicklung von modernen Hochdurchsatzmethoden aus, welche die gleichzeitige Messung von verschiedenen Transkripten, Proteinen und Metaboliten erlauben. Mittels genomischer Informationen und Hochdurchsatztechnologien erlaubt eine hoch parallelisierte experimentelle Biologie die Erforschung von Gesetzmäßigkeiten, welchen biologischen Systemen zugrunde liegen. Das Verständnis biologischer Komplexität durch Modellierung zellulärer Systeme repräsentiert die treibende Kraft, welche heutzutage den Element-zentrierten Focus auf integrative und ganzheitliche Untersuchungen lenkt. Das sich entwickelnde Feld der Systembiologie integriert Entdeckungs- und Hypothesen-getriebene Wissenschaft um ein umfangreiches Wissen durch Computermodelle biologischer Systeme bereitzustellen. Im Kontext der sich neu entwickelnden SystembiologieDie vergangenen Jahrzehnte waren gekennzeichnet durch umfangreiche Bemühungen, die Genomsequenz verschiedener Organismen vollständig zu entschlüsseln. Die Verfügbarkeit vollständiger genomischer Daten löste die Entwicklung von modernen Hochdurchsatzmethoden aus, welche die gleichzeitige Messung von verschiedenen Transkripten, Proteinen und Metaboliten erlauben. Mittels genomischer Informationen und Hochdurchsatztechnologien erlaubt eine hoch parallelisierte experimentelle Biologie die Erforschung von Gesetzmäßigkeiten, welchen biologischen Systemen zugrunde liegen. Das Verständnis biologischer Komplexität durch Modellierung zellulärer Systeme repräsentiert die treibende Kraft, welche heutzutage den Element-zentrierten Focus auf integrative und ganzheitliche Untersuchungen lenkt. Das sich entwickelnde Feld der Systembiologie integriert Entdeckungs- und Hypothesen-getriebene Wissenschaft um ein umfangreiches Wissen durch Computermodelle biologischer Systeme bereitzustellen. Im Kontext der sich neu entwickelnden Systembiologie investierte ich in umfangreiche Computeranalysen zur Transkript Co-Response bezüglich ausgewählter prokaryotischer und pflanzlicher eukaryotischer Organismen. CSB.DB - a comprehensive systems-biology database - (http://csbdb.mpimp-golm.mpg.de/) wurde initiiert, um freien Zugang zu den biostatistischen Ergebnissen als auch zu weiterem biologischem Wissen zu bieten. Die Datenbank CSB.DB ermöglicht potentiellen Anwendern die Hypothesengenerierung bezüglich der funktionalen Wechselbeziehungen von Genen von Interesse und kann zukünftig die Grundlage für einen fortgeschrittenen Weg der Zuordnung von Genfunktionen darstellen. Unter Verwendung chromosomaler Distanzen und Transkript Co-Response konnte das Konzept und CSB.DB angewandt werden, um bakterielle Operons in Escherichia coli erfolgreich vorherzusagen. Darüber hinaus werden Beispiele gezeigt, die andeuten, dass die Transkript Co-Response Analyse eine Identifizierung differentieller Promoteraktivität in verschiedenen experimentellen Bedingungen ermöglicht. Das Co-Response Konzept wurde, mit dem Schwerpunkt auf die eukaryotische Modellpflanze Arabidopsis thaliana, erfolgreich auf komplexere Organismen angewandt. Die durchgeführten Untersuchungen ermöglichten die Identifizierung neuer Gene hinsichtlich physiologischer Prozesse und darüber hinaus die Zuweisung von Genfunktionen, welche nicht durch Sequenzhomologie ermöglicht werden kann. GMD - The Golm Metabolome Database - wurde initiiert und in CSB.DB implementiert, um Metaboliten Informationen als auch Metaboliten Profile zu integrieren. Dieses neue Modul ermöglicht die Ausrichtung auf komplexere biologische Fragen und erweitert die derzeitige systembiologische Fragestellung in Richtung Phänotypus-Zuordnung.show moreshow less

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Metadaten
Author:Dirk Steinhauser
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-2467
Title Additional (English):Inferring hypotheses from complex profile data - by means of CSB.DB, a comprehensive systems-biology database
Advisor:Lothar Willmitzer
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2004
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2005/02/24
Release Date:2005/04/07
Tag:co-response; correlation; database; metabolite; transcript
GND Keyword:Datenbank; Korrelation; Korrelationsanalyse; Escherichia coli; Saccharomyces cerevisiae; Ackerschmalwand; Operon; Brassinosteroide; Transkript
RVK - Regensburg Classification:WC 4460
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Biochemie und Biologie
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie