Entmischung und Inferenz biomolekularer Netzwerke
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Date
2015
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Abstract
In dieser Arbeit werden neue statistische Konzepte zur Erkennung
und Analyse von Interaktionsmustern vorgestellt. Diese werden
sowohl an simulierten Daten aus dem Erk-Signalübertragungsnetzwerk
als auch an experimentellen Daten des mating pathways der Hefe mit
Erfolg zur Anwendung gebracht.
Methodisch kann die Arbeit in zwei Themenschwerpunkte eingeteilt
werden. Den Hauptschwerpunkt bildet das aus den Bayesschen
Netzwerken entwickelte Verfahren der Nichtparametrischen
Bayesschen Netzwerke. Dieses ist, so weit bekannt, als einzige
Netzwerkinferenzmethode in der Lage, Subgruppen innerhalb der
Daten zu erkennen und die Beobachtungen zu partitionieren. Weiter
gelingt es in dieser Arbeit, neben dem Dirichlet-Prozess den
Pitman-Yor-Prozess als a priori Verteilung der Clusterstruktur zu
adaptieren. Beide Varianten des Verfahrens werden bezüglich ihrer
Leistungsfähigkeit bei der Entmischung von Beobachtungen
untersucht. Den zweiten Schwerpunkt der Arbeit bildet die
Entwicklung einer Methode zur Schätzung von
Proteinkonzentrationen, dem Komplexeschätzer. Mit ihm ist es
möglich, aus Fluoreszenzkorrelationsspektroskopiemessungen (FCS)
nicht wie bisher nur feste Gruppen von Proteinen zu
quantifizieren, sondern gezielt einzelne Proteine und beliebige
vom Anwender ausgewählte Gruppen von Proteinen zu bestimmen. Dies
stellt eine deutliche Verbesserung zum gegenwärtigen Standard dar
und erhöht den Informationsgewinn durch FCS-Messungen
entscheidend. Mit Hilfe dieser Methode konnte eine in der Biologie
bisher unbekannte Rückkopplung im Hefe mating pathway gefunden
werden. Im Rahmen der Arbeit wird außerdem ein Konzept zum
Clustern von gerichteten azyklischen Graphen (DAGs) entwickelt. Im
Gegensatz zu den in der Literatur vorgeschlagenen Verfahren werden
an die Daten keine speziellen Anforderungen gestellt. Es müssen
lediglich DAGs eines festen Zeitpunkts verwendet werden. Konkret
wird ein Distanzbegriff für DAGs entwickelt, welcher die
Eigenschaften einer Semimetrik erfüllt. Mit ihm ist es möglich
eine sinnvolle Ähnlichkeitsmatrix aufzustellen, welche zum
Clustern benutzt werden kann.
Description
Table of contents
Keywords
Netzwerkinferenz, Entmischung, Nichtparametrische Bayessche Netzwerke, Dirichlet-Prozess, Pitman-Yor-Prozess, gerichteter azyklischer Graph, DAG, mating pathway der Hefe, Fluoreszenzkorrelationsspektroskopie, FCS