Indieser Arbeit werden Einflussfaktoren der Wasserstoffentstehung bei Rhodobacter sphaeroidesStamm 2.4.1 auf Genom- undTranskriptomebene untersucht. Zudiesem Zweck wurden eine Re-Sequenzierung sowie die Sequenzierung desTranskriptoms durchgeführt. DieDaten wurden anschließend bioinformatisch ausgewertet. Langfristiges Ziel ist die Optimierung derFermentationsbedingungen von Rhodobacter. DieAusbeute entstehenden Wasserstoffs soll maximiert werden, um dasGas als alternativen Energieträger verwenden zu können.
Genetic sequence variations at the level of gene promoters influence the binding of transcription factors. In plants, this often leads to differential gene expression across natural accessions and crop cultivars. Some of these differences are propagated through molecular networks and lead to macroscopic phenotypes. However, the link between promoter sequence variation and the variation of its activity is not yet well understood. In this project, we use the power of deep learning in 728 genotypes of Arabidopsis thaliana to shed light on some aspects of that link. Convolutional neural networks were successfully implemented to predict the likelihood of a gene being expressed from its promoter sequence. These networks were also capable of highlighting known and putative new sequence motifs causal for the expression of genes. We tested our algorithms in various scenarios, including single and multiple point mutations, as well as indels on synthetic and real promoter sequences and the respective performance characteristics of the algorithm have been estimated. Finally, we showed that the decision boundary to classify genes as expressed and non-expressed depends on the sensitivity of the transcriptome profiling assay and changing it has an impact on the algorithm’s performance.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Charakterisierung des shh-Inhibitors GANT-61, in den Embryonen des Zebrabärblings. Es wurde eine Methode für die Untersuchung der internen Konzentrationen von GANT-61 in den Embryonen des Zebrabärblings in Abhängigkeit unterschiedlicher Expositionen mit Hilfe der HPLC entwickelt und modifiziert. Für die Wahl der Konzentrationen des Expositionsmediums wurde eine 24 h Exposition durchgeführt und der LC50-Wert bestimmt. In den Studien von Büttner et al. (2012) wurde GANT 61 als shh-Inhibitor in Zellkulturen identifiziert. Diese Ergebnisse konnten bei Fischembryonen des Zebrabärblings nicht bestätigt werden. Doch wurde eine Induktion verschiedener Gene, wie sycp3l und lim2.2 beobachtet. Zur Charakterisierung der lokalen Wirkung von GANT-61 in den Fischembryonen sollte eine In situ-Hybridisierung mit den Proteinen SYCP3L und LIM2.2 durchgeführt werden. Zur Vorbereitung des Verfahrens wurde eine quantitative real-time PCR der Gene sycp3l und lim2.2 durchgeführt.
Aufbauend auf vorangegangenen Untersuchungen zur differentiellen Expression von Transkripten in Zellen des Hodgkin-Lymphoms wird in dieser Arbeit die Expression von Gen-assoziierten HERV-Transkripten untersucht. Weiterhin soll der Einfluss von Östrogen auf die Expression überprüft werden. Dabei sollen Hodgkin-Lymphom-Zelllinien sowie lymphoblastoide Zellen als Untersuchungsmaterial dienen. Als Vergleichsbasis werden Zellen des peripheren Blutes eingesetzt. Außerdem soll speziell die Funktion des Gens CYP4Z1 in Hodgkin-Lymphom-Zellen als Grundlage für weiterführende Untersuchungen dienen.
Für die Analyse und Visualisierung von Genexpressionsdaten existiert ein Programm der Firma Biotype® Diagnostic GmbH: der XpressionXplorer. Dieser liest normalisierte Genexpressionsdaten des "GeneChip® Human Genome U133 Plus 2.0 Array" von Affymetrix ein, die von den Datenbanken GEO und ArrayExpress abstammen. Die Genexpressionsdaten stellen eine zentrale Datenstruktur dar, welche sich abstrahiert als Tabelle, mit einer fixen Anzahl von 54.675 Zeilen und einer variablen Anzahl von über 9.000 Spalten, vorstellen lässt. Jede Zeile der Tabelle repräsentiert ein Probeset auf dem GeneChip® und jede Spalte ein Genexpressionsprofil aus einem Microarray-Experiment. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung einer Programmkomponente des XpressionXplorers. Die Programmkomponente hat die Bezeichnung "Differential Expression" und dient zur Entdeckung von Genen, die sich als Biomarker, z. B. von Tumorerkrankungen, eignen. Diese Programmkomponente sollte durch Einbinden einer neuen grafischen Komponente - der VirtualTreeview - erweitertund verbessert werden. Die hauptsächlichen Vorteile dieser VirtualTreeview sind die kurzen Aktualisierungszeiten, die zusätzliche Darstellung in Spalten und die Möglichkeit des interaktiven Bedienens durch die Benutzer.