Recent development of proteomic approaches and generation of large-scale proteomic datasets calls for new methods for biological interpretation of the obtained results. Systems biological approaches such as integrated network analysis and functional module search have become an essential part of proteomic investigation. Proteomics is especially applied in anucleate cells such as platelets. The underlying molecular mechanisms of platelet activation and their pharmacological modulation are of immense importance for clinical research. Advances in platelet proteomics have provided a large amount of proteomic data, which has not yet been comprehensively investigated in a systems biological perspective. To this end, I assembled platelet specific data from proteomic and transcriptomic studies by detailed manual curation and worked on the generation of a comprehensive human platelet repository for systems biological analysis of platelets in the functional context of integrated networks (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). I also added platelet-specific experimentally validated phosphorylation data and generated kinase predictions for 80% of the newly identified platelet phosphosites. The combination of drug, disease and pathway information with phosphorylation and interaction data makes this database the first integrative platelet platform available for platelet research. PlateletWeb contains more than 5000 platelet proteins, which can also be analyzed and visualized in a network context, allowing identification of all major signaling modules involved in platelet activation and inhibition. Using the wealth of integrated data I performed a series of platelet-specific analyses regarding the platelet proteome, pathways, drug targets and novel platelet phosphorylation events involved in crucial signaling events. I analyzed the statistical enrichment of known pathways for platelet proteins and identified endocytosis as a highly represented pathway in platelets. Further results revealed that highly connected platelet proteins are more often targeted by drugs. Using integrated network analysis offered by PlateletWeb, I analyzed the crucial activation signaling pathway of adenosine diphosphate (ADP), visualizing how the signal flow from receptors to effectors is maintained. My work on integrin inside-out signaling was also based on the integrated network approach and examined new platelet-specific phosphorylation sites and their regulation using kinase predictions. I generated hypothesis on integrin signaling, by investigating the regulation of Ser269 phosphorylation site on the docking protein 1 (DOK1). This phosphorylation site may influence the inhibiting effect of DOK1 on integrin a2bb3. Extending the integrated network approach to further cell lines, I used the assembled human interactome information for the analysis of functional modules in cellular networks. The investigation was performed with a previously developed module detection algorithm, which finds maximum-scoring subgraphs in transcriptomic datasets by using assigned values to the network nodes. We extended the algorithm to qualitative proteomic datasets and enhanced the module search by adding functional information to the network edges to concentrate the solution onto modules with high functional similarity. I performed a series of analyses to validate its performance in small-sized (virus-infected gastric cells) and medium-sized networks (human lymphocytes). In both cases the algorithm extracted characteristic modules of sample proteins with high functional similarity. The functional module search is especially useful in site-specific phosphoproteomic datasets, where kinase regulation of the detected sites is often sparse or lacking. Therefore, I used the module detection algorithm in quantitative phosphoproteomic datasets. In a platelet phosphorylation dataset, I presented a pipeline for network analysis of detected phosphorylation sites. In a second approach, the functional module detecting algorithm was used on a phosphoproteome network of human embryonic stem cells, in which nodes represented the maximally changing phosphorylation sites in the experiment. Additional kinases from the human phosphoproteome in PlateletWeb were included to the network to investigate the regulation of the signal flow. Results indicated important phosphorylation sites and their upstream kinases and explained changes observed in embryonic stem cells during differentiation. This work presents novel approaches for integrated network analysis in cells and introduces for the first time a systematic biological investigation of the human platelet proteome based on the platelet-specific knowledge base PlateletWeb. The extended methods for optimized functional module detection offer an invaluable tool for exploring proteomic datasets and covering gaps in complex large-scale data analysis. By combining exact module detection approaches with functional information data between interacting proteins, characteristic functional modules with high functional resemblance can be extracted from complex datasets, thereby focusing on important changes in the observed networks. / Jüngste Entwicklungen der Proteomik und die damit einhergehende Erzeugung großer Datensätze erfordern neue Methoden zur biologischen Interpretation der gewonnenen Ergebnisse. Systembiologische Ansätze wie die integrierte Netzwerkanalyse sowie die funktionelle Modulsuche sind zu einem wesentlichen Bestandteil bei der Untersuchung von Proteinen geworden. Die Proteomik wird vor allem in kernlosen Zellen wie den Blutplättchen angewandt. Die zu Grunde liegenden molekularen Mechanismen bei der Aktivierung von Thrombozyten und deren pharmakologische Modulation sind von immenser Bedeutung für die klinische Forschung. Aktuelle Studien in der Proteomforschung haben insbesondere bei Thrombozyten große Mengen an Daten erzeugt, die bisher noch nicht umfassend systembiologisch untersucht wurden. Zu diesem Zweck stellte ich manuell thrombozyten-spezifische Daten aus Proteom- und Transkriptomstudien zusammen und arbeitete an der Entwicklung einer umfassenden menschlichen Thrombozytendatenbank für die systembiologische Analyse der Funktion von Blutplättchen mittels integrierter Netzwerkanalyse (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). Zusätzlich habe ich plättchen-spezifische, experimentell validierte Phosphorylierungsinformationen hinzugefügt und generierte Kinasenvorhersagen für 80% der neu identifizierten Phosphorylierungsstellen. Die Kombination aus Medikamenten, assoziierten Krankheiten und Signalweginformation zusammen mit Phosphorylierungs- und Interaktionsdaten macht diese Datenbank zu einer ersten und umfassenden Anlaufstelle für Thrombozytenforschung. PlateletWeb enthält mehr als 5000 Plättchenproteine, die in einem Netzwerk analysiert und dargestellt werden können. Dabei ist die Identifizierung aller wichtigen Signalmodule zur Plättchenaktivierung und -inhibierung möglich. Mit der Fülle an verfügbaren Daten führte ich eine Reihe thrombozyten-spezifischer Analysen am Plättchenproteom, an Signalwegen, pharmakologischen Wirkstoffzielen und Phosphorylierungsreaktionen in grundlegenden Signalprozessen durch. Ich analysierte die statistische Anreicherung bekannter Signalwege für Plättchenproteine und identifizierte Endozytose als einen sehr repräsentativen Signalweg in Thrombozyten. Weitere Ergebnisse zeigten, dass stark vernetzte Plättchenproteine häufiger Ziel von Medikamenten sind. Mittels der Netzwerkanalyse von PlateletWeb untersuchte ich den grundlegenden Signalaktivierungspfad von Adenosindiphosphat (ADP), und veranschaulichte den Signalfluss von Rezeptor zu Effektor. Meine Arbeit an der Integrin-Inside-Out-Signalisierung beinhaltete zudem die Untersuchung neuer thrombozyten-spezifischer Phosphorylierungsstellen und ihre Regulation durch Kinasenvorhersagen mit Hilfe des integrierten Netzwerkanalyseansatzes. Durch die Untersuchung der Regulation bei der Phosphorylierungsstelle Ser269 im Docking-Protein (DOK1) stellte ich eine neue Hypothese zur Integrinsignalisierung auf. Diese Phosphorylierungsstelle könnte den inhibitorischen Effekt von DOK1 auf integrin a2bb3 beeinflussen. Ich erweiterte den integrierten Netzwerkanalyseansatz für andere Zelllinien, indem ich die gesammelten Informationen aus dem menschlichen Interaktom für die Analyse von funktionellen Modulen in zellulären Netzen nutzte. Die Untersuchung wurde mit einem zuvor entwickelten Algorithmus zur Modulerkennung durchgeführt, der maximal bewertete Teilgraphen in Transkriptomdatensätzen anhand zugewiesener Werte für Netzwerkknoten findet. Wir erweiterten den Algorithmus zur Anwendung auf qualitative Proteomdatensätze und optimierten die Modulsuche durch Integration funktioneller Informationen in die Netzwerkkanten. Dies fokussierte die Optimierung auf Proteinmodule mit hoher funktioneller Ähnlichkeit. Ich führte eine Reihe von Analysen durch, um die Effizienz des Algorithmus in kleinen (durch Viren infizierte Magenzellen) und mittelgroßen Netzwerken (menschliche Lymphozyten) zu überprüfen. In beiden Fällen extrahierte der Algorithmus charakteristische Module der untersuchten Proteine mit hohen funktionellen Ähnlichkeiten. Die funktionelle Modulsuche ist besonders bei positionsspezifischen Phosphoproteomikdatensätzen nützlich, in denen die Kinasenregulation der detektierten Phosphorylierungsstellen nur spärlich oder gar nicht vorhanden ist. Daher habe ich den Algorithmus der Moduldetektion auf quantitative Phosphoproteomikdatensätze angewandt. Anhand eines Datensatzes bestehend aus phosphorylierten Plättchenproteinen habe ich eine Vorgehensweise zur Netzwerkanalyse von Phosphorylierungsstellen entwickelt. In einer zweiten Studie wurde der Algorithmus der Moduldetektion auf ein phosphoproteomisches Netzwerk menschlich embryonaler Stammzellen angewandt, in dem Phosphorylierungsstellen mit maximaler Veränderung durch Netzwerkknoten repräsentiert wurden. Um die Regulation des Signalflusses zu untersuchen wurden weitere Kinasen aus dem menschlichen Phosphoproteom beziehungsweise PlateletWeb integriert. Ergebnisse wiesen auf wichtige Phosphorylierungsstellen und ihre Upstream-Kinasen hin und verdeutlichten Vorgänge, die während der Differenzierung in den embryonalen Stammzellen stattgefunden haben. Diese Arbeit bietet neue Vorgehensweisen der integrierten Netzwerkanalyse in Zellen und präsentiert zum ersten Mal eine systembiologische Untersuchung des menschlichen Proteoms mit Hilfe der Trombozytendatenbank PlateletWeb. Die erweiterten Methoden zur verbesserten Erkennung funktioneller Module bieten ein wertvolles Werkzeug für die Erforschung proteomischer Datensätze und vervollständigen die komplexe und umfangreiche Datenanalyse. Charakteristische Module, die große Ähnlichkeit auf funktioneller Ebene aufweisen, können durch die Kombination von exakten Modulerkennungsansätzen mit funktionellen Daten extrahiert werden. Dabei werden wichtige Änderungen besonders bei der Analyse komplexer Netzwerke hervorgehoben.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:7216 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Boyanova, Desislava Veselinova |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/doku/lic_ohne_pod.php, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0036 seconds