@phdthesis{Brumm2012,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Riccardo Brumm},
  title     = {Untersuchung des STAT3 und STAT1 Proteininteraktionsnetzwerks mittels Affinit{\"a}tsmassenspektrometrie unter Einbeziehung komplement{\"a}rer Daten},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-24489},
  year      = {2012},
  abstract  = {Die Lokalisation, Aktivit{\"a}t, Funktion, Abbau sowie Synthese von Proteinen werden ma{\"s}geblich durch Wechselwirkungen von Proteinen mit weiteren Proteinen, anderen Biopolymeren sowie nie-dermolekularen Molek{\"u}len reguliert. Informationen {\"u}ber Art, St{\"a}rke und Abh{\"a}ngigkeit der Interak-tionen sind daher von entscheidender Bedeutung f{\"u}r ein umfassendes Verst{\"a}ndnis der Prozesse, in die ein Protein involviert ist, sowie den Mechanismen, durch die es reguliert wird. Die umfassende Charakterisierung von Interaktionen von Proteinen in einem gegebenen Proteom (mittlerweile oft als Interaktom bezeichnet) wird der n{\"a}chste Meilenstein auf dem Weg zum Verstehen der Bioche-mie von den Zellen. Anormale Ver{\"a}nderungen von Protein-Protein- oder Protein-Metabolit-Interaktionen k{\"o}nnen Ursachen von Krankheiten sein, wohingegen gezielte medikament{\"o}se Beein-flussungen Ansatzpunkte f{\"u}r Krankheitsbehandlungen darstellen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde das Interaktom der Proteine STAT3, STAT1, BMI1 und CDK9 in humanen embryonalen Nierenzellen (HEK 293T, engl. Human Embryonic Kidney 293T cells) mit einer auf Affinit{\"a}tsmassenspektrometrie basierenden Strategie untersucht, in der stabile Isotopenmarkierung durch Aminos{\"a}uren in Zellkultur (SILAC), in situ Biotinylierung der vier ausgew{\"a}hlten Proteine, Affinit{\"a}tsanreicherung und massenspektrometrische Analyse verbunden wur-den. Den Schwerpunkt der Arbeit stellte die Optimierung der Datenauswertung dar. Zu diesem Zweck wurde eine Software entwickelt, die ein Protein-Protein Interaktionsnetzwerk aus Interaktionsdatenbanken um das jeweils zu untersuchende Protein erstellt und mit Hilfe von einer Meta-Datenbank und dem Protein-Protein Interaktionsnetzwerk die signifikanten Bindungspartner der Analyse selbstst{\"a}ndig ermittelt. Die ermittelten Bindungspartner sollten mit Dreieck-Netzwerk-Motiven und komplement{\"a}ren Daten nachprozessiert bzw. nachevaluiert werden. Mit der PIPs Datenbank sollten alle Ergebnisse verglichen und evaluiert werden, weil diese Datenbank einen {\"a}hnlichen Ansatz mit komplement{\"a}ren Daten verfolgt und bereits seit einigen Jahren etabliert ist.},
  language  = {de}
}