It is well documented that transcriptionally coordinated genes tend to be functionally related, and that such relationships may be conserved across different species, and even kingdoms. (Ihmels et al., 2004). Such relationships was initially utilized to reveal functional gene modules in yeast and mammals (Ihmels et al., 2004), and to explore orthologous gene functions between different species and kingdoms (Stuart et al., 2003; Bergmann et al., 2004).
Model organisms, such as Arabidopsis, are readily used in basic research due to resource availability and relative speed of data acquisition. A major goal is to transfer the acquired knowledge from these model organisms to species that are of greater importance to our society. However, due to large gene families in plants, the identification of functional equivalents of well characterized Arabidopsis genes in other plants is a non-trivial task, which often returns erroneous or inconclusive results.
In this thesis, concepts of utilizing co-expression networks to help infer (i) gene function, (ii) organization of biological processes and (iii) knowledge transfer between species are introduced. An often overlooked fact by bioinformaticians is that a bioinformatic method is as useful as its accessibility. Therefore, majority of the work presented in this thesis was directed on developing freely available, user-friendly web-tools accessible for any biologist. / Es ist bereits ausgiebig gezeigt worden, dass Gene, deren Expression auf Transkriptionsebene koordiniert ist, häufig auch funktional in verwandten Stoffwechselwegen vorkommen, und dass sich dies wahrscheinlich auch Spezies- und sogar Reichübergreifend sagen lässt (Ihmels et al., 2004). Anfänglich wurden solche Beziehungen verwendet, um sogenannte Genfunktionsmodule in Hefe und Säugern aufzudecken (Ihmels et al., 2004), um dann orthologe Genfunktionen zwischen verschiedene Spezies und Reichen zu entdecken (Stuart et al., 2003; Bergmann et al., 2004).
Modellorganismen wie Arabidopsis werden bevorzugt in der Forschung verwendet, weil man durch die schnelle Generationszeit in kurzer Zeit viele Daten erheben kann und aufgrund dessen die Ressourcen- und Informationsvielfalt um ein Vielfaches größer ist. Ein Hauptziel ist der Wissenstransfer von Modellorganismen auf Spezies, die gesellschaftlich von höherer Bedeutung sind wie z.B. Getreidearten oder andere Feldfrüchte. Pflanzen besitzen oft große Genfamilien und die eindeutige Identifizierung von gut charakterisierten Arabidopsisorthologen in besagten Nutzpflanzen ist kein triviales Vorhaben.
In der vorliegenden Arbeit werden Konzepte zur Nutzung von Co-expressionsnetzwerken beschrieben, die helfen sollen (i) Genfunktionen zu identifizieren, (ii) die Organisation von biologischen Prozessen aufzuklären und (iii) das erworbene Wissen auf andere Spezies übertragbar zu machen. Ein häufig von Bioinformatikern übersehender Umstand ist, dass bioinformatische Methoden nur so sinnvoll sind wie ihre Zugänglichkeit. Deshalb basiert der Großteil dieser Arbeit auf freiverfügbaren und vor allem für Biologen nutzerfreundlichen Webtools.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:5075 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Mutwil, Marek |
| Publisher | Universität Potsdam, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät. Institut für Biochemie und Biologie |
| Source Sets | Potsdam University |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | Text.Thesis.Doctoral |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ |
Page generated in 0.0016 seconds