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Molecular pathway analysis of mouse models for breast cancer

Lesurf, Robert January 2009 (has links)
Human breast cancer is an extremely heterogeneous disease, consisting of a number of different subtypes with varying levels of aggressiveness reflected by distinct, but largely undefined, molecular profiles. Here we have analyzed several novel mouse models for breast cancer in the context of the human subtypes, and have shown parallels between the mice and humans at numerous biologically relevant levels. In addition, we have developed a statistical framework to help elucidate the individual molecular components that are at play across a panel of human breast or murine mammary tumors. Our results indicate that, while no mouse model captures all aspects of the human disease, they each contain components that are shared by a subset of human breast tumors. Furthermore, our statistical framework provides numerous advantages over previous methodologies, in helping to reveal the individual molecular pathways that make up the biology of the tumors. / Le cancer du sein est connue pour être une maladie très hétérogène, composé d'un nombre de différents sous-types avec différents niveaux de l'agressivité et distinctes, mais indéfini, profils moléculaires. Ici, nous avons analysé plusieurs nouveaux modèles de souris pour le cancer du sein, dans le cadre des sous-types, et nous avons trouver des parallèles à un certain nombre de niveaux pertinents biologiques. En outre, nous avons développé une méthodologie statistique pour aider à élucider les différents composants moléculaires qui sont à jouer dans un groupe de tumours de sein d'humains ou mammaires murins. Nos résultats indiquent que, même si aucun modèle de souris capte tous les aspects de la maladie chez l'homme, chacun contiennent des composants qui sont partagées par un sous-ensemble de tumeurs mammaires humaines. En outre, notre outil statistique offre de nombreux avantages par rapport aux précédentes méthodes, pour aider à révéler les voies moléculaires qui composent la biologie des tumeurs.
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A systems biology approach to understanding the role of the endoplasmic reticulum in human disease

Gosline, Sara January 2010 (has links)
The endoplasmic reticulum (ER) is a cellular organelle responsible for lipid biosynthesis, protein folding, drug detoxification and regulation of cellular calcium levels. One third of all cellular proteins are folded and assembled in the ER, including most membrane-bound and secreted proteins that are responsible for inter-cellular signaling. As such, the ER has evolved a series of pathways collectively called Endoplasmic Reticulum Quality Control (ERQC) that ensure proteins that are properly folded, as errantly folded proteins can be toxic to the cell. These pathways play a diverse role in many human diseases. In neurodegenerative diseases such as Huntington's disease, the accumulation of protein plaques can be prevented by over-expression of protein chaperones, suggesting that weakened folding machinery causes the disease phenotype. In the case of diseases such as Cystic Fibrosis that are caused by genetic mutation to cell surface proteins, ERQC machinery degrades these mutated proteins despite their ability to function properly if they were allowed to exit the ER. In cancer, the ability of ERQC machinery to protect cells from stress enables tumor cells to survive and thrive in hypoxic and nutrient-poor environments. Systems biology methods have enabled the study of signaling pathways in human disease across the cell. However, with this breadth comes a limited ability to focus on particular areas of interest such as the ER. To address this, this thesis applies systems biology methods specifically to ER and ERQC pathways to better understand their role in human disease. We first characterize the proteins that reside in the ER and Golgi through comprehensive analysis of peptides identified in ER and Golgi fractions via mass spectrometry, providing the first experimentally-derived ER proteome. We then use this list of ER proteins to identify ER signaling pathways that distinguish between breast cancer subtypes to provide novel therapeutic approaches to treating / Le réticulum endoplasmique (RE) est un organelle cellulaire responsable de la biosynth`ese des lipides, du repliement des protéines, de la désintoxication et de la régulation des niveaux cellulaires de calcium. Un tiers des protéines cellulaires est plié et assemblé dans le RE, y compris la plupart des protéines liées à la membrane et des protéines sécrétées responsables de la signalisation inter-cellulaire. Ainsi, le RE a mis au point une série de voies de signalisation collectivement appelées Contrôle de Qualité du Réticulum Endoplasmique (CQRE) qui assurent que les protéines soient correctement pliées, étant donné que les protéines incorrectement pliées peuvent être toxiques pour la cellule. Ces voies jouent divers rôles dans de nombreuses maladies humaines. Dans les maladies neurod égénératives telles que la maladie de Huntington, l'accumulation de plaques de protéines peut être évitée par la sur-expression de protéines chaperons, ce qui sugg`ere qu'un affaiblissement de la machinerie de pliage cause le phénotype de cette maladie. Dans le cas de maladies comme la Fibrose Cystique qui sont causées par une mutation génétique des protéines de la membrane cellulaire, le CQRE dégrade ces protéines mutées bien que celles-ci fonctionneraient correctement si elles avaient été autorisées à quitter le RE. Dans le cancer, la capacité du CQRE à protéger les cellules contre le stress permet aux cellules tumorales de survivre et de se développer dans des environnements hypoxiques et pauvres en éléments nutritifs. Les méthodes de biologie des syst`emes ont permis l'étude des voies de signalisation dans les maladies humaines à travers la cellule. Cependant, avec cette large étendue, il devient difficile de se concentrer sur certains domaines d'intérêt tels que le RE. Pour résoudre ce problme, cette thse applique les méthodes de la biologie des syst`emes spécifiquement au RE et aux voies de signalisation du CQRE po
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Global optimization in systems biology and bioinformatics /

Chang, Youngjung, January 2006 (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of Illinois at Urbana-Champaign, 2006. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-02, Section: B, page: 0696. Adviser: Nikolaos V. Sahinidis. Includes bibliographical references (leaves 138-149) Available on microfilm from Pro Quest Information and Learning.
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Rational design of selective, irreversible kinase inhibitors: A structural bioinformatics approach.

Cohen, Michael Steven. Unknown Date (has links)
Thesis (Ph. D.)--University of California, San Francisco, 2006. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-01, Section: B, page: 0026. Adviser: Jack Taunton.
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Rational design of selective, irreversible kinase inhibitors: A structural bioinformatics approach.

Cohen, Michael Steven. Unknown Date (has links)
Thesis (Ph. D.)--University of California, San Francisco, 2006. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-01, Section: B, page: 0026. Adviser: Jack Taunton.
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Identifying associations between natural selection and molecular function in human MHC genes

Lancaster, Alexander Kelvin. Unknown Date (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of California, Berkeley, 2006. / (UMI)AAI3253939. Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-02, Section: B, page: 0697. Adviser: Glenys Thomson.
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A genomic approach to splice variant detection, primer design, and identification of gene trap sequence tags.

Harper, Courtney. January 2007 (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of California, San Francisco, 2007. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-07, Section: B, page: 4207. Adviser: Patricia C. Babbitt.
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The role of genetic variation in Aquaporin-4 on therapeutic and physiological response after traumatic brain injury.

Sorani, Marco D. January 2007 (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of California, San Francisco, 2007. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-11, Section: B, page: 7047. Adviser: Kathleen M. Giacomini.
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Uncovering microRNA function through data integration.

Adai, Alex Tamas. January 2008 (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of California, San Francisco, 2008. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 69-06, Section: B, page: 3342. Adviser: Ru-Fang Yeh.
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Quantitative pathway modeling and analysis in cancer.

Novak, Barbara Anna. January 2007 (has links)
Thesis (Ph.D.)--University of California, San Francisco, 2007. / Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 68-04, Section: B, page: 2009. Adviser: Ajay N. Jain.

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