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Sohler, Florian (2006): Contextual Analysis of Gene Expression Data. Dissertation, LMU München: Faculty of Mathematics, Computer Science and Statistics
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Abstract

As measurement of gene expression using microarrays has become a standard high throughput method in molecular biology, the analysis of gene expression data is still a very active area of research in bioinformatics and statistics. Despite some issues in quality and reproducibility of microarray and derived data, they are still considered as one of the most promising experimental techniques for the understanding of complex molecular mechanisms. This work approaches the problem of expression data analysis using contextual information. While all analyses must be based on sound statistical data processing, it is also important to include biological knowledge to arrive at biologically interpretable results. After giving an introduction and some biological background, in chapter 2 some standard methods for the analysis of microarray data including normalization, computation of differentially expressed genes, and clustering are reviewed. The first source of context information that is used to aid in the interpretation of the data, is functional annotation of genes. Such information is often represented using ontologies such as gene ontology. GO annotations are provided by many gene and protein databases and have been used to find functional groups that are significantly enriched in differentially expressed, or otherwise conspicuous genes. In gene clustering approaches, functional annotations have been used to find enriched functional classes within each cluster. In chapter 3, a clustering method for the samples of an expression data set is described that uses GO annotations during the clustering process in order to find functional classes that imply a particularly strong separation of the samples. The resulting clusters can be interpreted more easily in terms of GO classes. The clustering method was developed in joint work with Henning Redestig. More complex biological information that covers interactions between biological objects is contained in networks. Such networks can be obtained from public databases of metabolic pathways, signaling cascades, transcription factor binding sites, or high-throughput measurements for the detection of protein-protein interactions such as yeast two hybrid experiments. Furthermore, networks can be inferred using literature mining approaches or network inference from expression data. The information contained in such networks is very heterogenous with respect to the type, the quality and the completeness of the contained data. ToPNet, a software tool for the interactive analysis of networks and gene expression data has been developed in cooperation with Daniel Hanisch. The basic analysis and visualization methods as well as some important concepts of this tool are described in chapter 4. In order to access the heterogeneous data represented as networks with annotated experimental data and functions, it is important to provide advanced querying functionality. Pathway queries allow the formulation of network templates that can include functional annotations as well as expression data. The pathway search algorithm finds all instances of the template in a given network. In order to do so, a special case of the well known subgraph isomorphism problem has to be solved. Although the algorithm has exponential running time in the worst case, some implementation tricks make it run fast enough for practical purposes. Often, a pathway query has many matching instances, and it is important to assess the statistical significance of the individual instances with respect to expression data or other criteria. In chapter 5 the pathway query language and the pathway search algorithm are described in detail and some theoretical properties are derived. Furthermore, some scoring methods that have been implemented are described. The possibility of combining different scoring schemes for different parts of the query result in very flexible scoring capabilities. In chapter 6, some applications of the methods are described, using public data sets as well as data sets from research projects. On the basis of the well studied public data sets, it is demonstrated that the methods yield biologically meaningful results. The other analyses show how new hypotheses can be generated in more complex biological systems, but the validation of these hypotheses can only be provided by new experiments. Finally, an outlook is given on how the presented methods can contribute to ongoing research efforts in the area of expression data analysis, their applicability to other types of data (such as proteomics data) and their possible extensions.

Abstract

Während die Messung von RNA-Konzentrationen mittels Microarrays eine Standardtechnik zur genomweiten Bestimmung von Genexpressionswerten geworden ist, ist die Analyse der dabei gewonnenen Daten immer noch ein Gebiet äußerst aktiver Forschung. Trotz einiger Probleme bezüglich der Reproduzierbarkeit von Microarray- und davon abgeleiteten Daten werden diese als eine der vielversprechendsten Technologien zur Aufklärung komplexer molekularer Mechanismen angesehen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Problem der Expressionsdatenanalyse mit Hilfe von Kontextinformationen. Alle Analysen müssen auf solider Statistik beruhen, aber es ist außerdem wichtig, biologisches Wissen einzubeziehen, um biologisch interpretierbare Ergebnisse zu erhalten. Nach einer Einleitung und einigem biologischen Hintergrund werden in Kapitel 2 einige Standardmethoden zur Analyse von Expressionsdaten vorgestellt, wie z.B. Normalisierung, Berechnung differenziell exprimierter Gene sowie Clustering. Die erste Quelle von Kontextinformationen, die zur besseren Interpretation der Daten herangezogen wird, ist funktionale Annotation von Genen. Solche Informationen werden oft mit Hilfe von Ontologien wie z.B. der Gene Ontology dargestellt. GO Annotationen werden von vielen Gen- und Proteindatenbanken zur Verfügung gestellt und werden unter anderem benutzt, um Funktionen zu finden, die signifikant angereichert sind an differenziell exprimierten oder aus anderen Gründen auffälligen Genen. Bei Clusteringmethoden werden funktionale Annotationen benutzt, um in den gefundenen Clustern angereicherte Funktionen zu identifizieren. In Kapitel 3 wird ein neues Clusterverfahren für Proben in Expressionsdatensätzen vorgestellt, das GO Annotationen während des Clustering benutzt, um Funktionen zu finden, anhand derer die Expressionsdaten besonders deutlich getrennt werden können. Die resultierenden Cluster können mit Hilfe der GO Annotationen leichter interpretiert werden. Die Clusteringmethode wurde in Zusammenarbeit mit Henning Redestig entwickelt. Komplexere biologische Informationen, die auch die Interaktionen zwischen biologischen Objekten beinhaltet, sind in Netzwerken enthalten. Solche Netzwerke können aus öffentlichen Datenbanken von metabolischen Pfaden, Signalkaskaden, Bindestellen von Transkriptionsfaktoren, aber auch aus Hochdurchsatzexperimenten wie der Yeast Two Hybrid Methode gewonnen werden. Außerdem können Netzwerke durch die automatische Auswertung wissenschaftlicher Literatur oder Inferenz aus Expressionsdaten gewonnen werden. Die Information, die in solchen Netzwerken enthalten ist, ist sehr verschieden in Bezug auf die Art, die Qualität und die Vollständigkeit der Daten. ToPNet, ein Computerprogramm zur interaktiven Analyse von Netzwerken und Genexpressionsdaten, wurde gemeinsam mit Daniel Hanisch entwickelt. Die grundlegenden Analyse und Visualisierungsmethoden sowie einige wichtige Konzepte dieses Programms werden in Kapitel 4 beschrieben. Um auf die verschiedenartigen Daten zugreifen zu können, die durch Netzwerke mit funktionalen Annotationen sowie Expressionsdaten repräsentiert werden, ist es wichtig, flexible und mächtige Anfragefunktionalität zur Verfügung zu stellen. Pathway queries erlauben die Beschreibung von Netzwerkmustern, die funktionale Annotationen sowie Expressionsdaten enthalten. Der pathway search Algorithmus findet alle Instanzen des Musters in einem gegebenen Netzwerk. Dazu muss ein Spezialfall des bekannten Subgraph-Isomorphie-Problems gelöst werden. Obwohl der Algorithmus im schlechtesten Fall exponentielle Laufzeit in der Größe des Musters hat, läuft er durch einige Implementationstricks schnell genug für praktische Anwendungen. Oft hat eine pathway query viele Instanzen, so dass es wichtig ist, die statistische Signifikanz der einzelnen Instanzen in Hinblick auf Expressionsdaten oder andere Kriterien zu bestimmen. In Kapitel 5 werden die Anfragesprache pathway query language sowie der pathway search Algorithmus im Detail vorgestellt und einige theoretische Eigenschaften gezeigt. Außerdem werden einige implementierte Scoring-Methoden beschrieben. Die Möglichkeit, verschiedene Teile der Anfrage mit verschiedenen Scoring-Methoden zu bewerten und zu einem Gesamtscore zusammenzufassen, erlaubt äußerst flexible Bewertungen der Instanzen. In Kapitel 6 werden einige Anwendungen der vorgestellten Methoden beschrieben, die auf öffentlichen Datensätzen sowie Datensätzen aus Forschungsprojekten beruhen. Mit Hilfe der gut untersuchten öffentlichen Datensätze wird gezeigt, dass die Methoden biologisch sinnvolle Ergebnisse liefern. Die anderen Analysen zeigen, wie neue Hypothesen in komplexeren biologischen Systemen generiert werden können, die jedoch nur mit Hilfe von weiteren biologischen Experimenten validiert werden könnten. Schließlich wird ein Ausblick gegeben, was die vorgestellten Methoden zur laufenden Forschung im Bereich der Expressionsdatenanalyse beitragen können, wie sie auf andere Daten angewendet werden können und welche Erweiterungen denkbar und wünschenswert sind.