Ickstadt, KatjaSiebert, Sabrina2017-02-152017-02-152016http://hdl.handle.net/2003/35816http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-17840Die CD mit den Dateien "BayesschesHierarchischesModell.R" und "KorrelationsanalyseProteintracks.R" ist nur in der Printausgabe, TU Dortmund, Signatur DissDo 2017/7 enthalten.In der vorliegenden Arbeit wurde sich mit Clusterphänomenen von Signalproteinen beschäftigt. Diese Proteine sind dabei in der Plasmamembran lokalisiert und für die Kommunikation und den Stoffaustausch der Zelle zuständig. Die Daten wurden mit Hilfe von Fluoreszenzmikroskopie am Max-Planck-Institut für molekulare Physiologie in Dortmund in der Arbeitsgruppe von Dr. Peter J. Verveer erhoben. Um die Clusterphänomene zu untersuchen, können unterschiedliche Blickwinkel und Fragestellungen betrachtet werden. In dieser Arbeit wurde eine zeitliche, eine räumliche und eine zeitlich-räumliche Analyse entsprechender Daten vorgenommen. In der zeitlichen Analyse wurden Proteinzeitreihen untersucht. Die Proteinzeitreihe ergibt sich aus der Messung der Lichtintensität eines Spots, d.h. eines Proteinclusters, über die Zeit hinweg. Das Ziel ist hier die Segmentierung eben dieser Proteinzeitreihe. Hier wurde ein Bayessches hierarchisches Modell zur Segmentierung genutzt. Dieses lieferte dabei sinnvolle Ergebnisse, wobei jedoch zu beachten war, dass die Anzahl an Segmenten stets als fest angesehen wurde. Um diese Einschränkung aufzuheben, wurde ein Reversible Jump Schritt in das Modell aufgenommen. Mit dieser Erweiterung konnten nun sinnvolle Ergebnisse mit einer höheren Flexibilität für den Anwender erreicht werden. In der räumlichen Analyse wurde ein Pixelbild aus einer Messung einer lebenden Zelle mit Hilfe von TIRF-Mikroskopie untersucht. Ziel war hier die räumliche Clusterstruktur zu untersuchen, wobei sich auf den Anteil an Proteinen in Clustern beschränkt wurde. Dafür wurden zunächst unterschiedliche Methoden auf einer simulierten Region untersucht. Mit Hilfe dieser Ergebnisse konnte ein Anwendungsschema zur effizienten Kombination eben dieser Methoden aufgestellt werden. Dieses wurde abschließend auf einen experimentellen Datensatz sowie auf eine Dual Colour Simulation angewendet. Es zeigte sich, dass durch das Vorgehen des Schemas die Parameterwahl für einige Methoden vereinfacht wurde und sinnvolle Ergebnisse berechnet werden konnten. Abschließend wurden in der räumlich-zeitlichen Analyse Proteintracks untersucht. Diese Proteintracks geben den Weg eines Proteins in der Zellmembran über die Zeit hinweg an. Diese Messung wurde simultan für zwei Proteinarten durchgeführt, sodass hier erneut der Dual Colour Fall vorliegt. Ziel war die Bestimmung von Zusammenhängen zweier Proteintracks unterschiedlicher Proteinarten. Um den Zusammenhang bestmöglich berechnen zu können, wurde zunächst diskutiert, welche Eigenschaften einen hohen Zusammenhang repräsentieren. Anschließend wurden diese Eigenschaften zu einem Zusammenhangsmaß zusammen gefügt. Mit diesem Maß wurden zum einen ein simuliertes Beispiel und zum anderen experimentelle Daten analysiert. Es zeigte sich, dass Abhängigkeitsstrukturen durch das Maß gut widergespiegelt wurden und mit Hilfe von Cutoffs eine Auswahl entsprechender Proteintracks erfolgen konnte. Durch diese Auswahl konnten weiter interessante Regionen sowie Cluster identifiziert werden.deClusteranalyseClusterphänomeneProteindatenTrackinganalyse310TextCluster-AnalyseProteineStochastisches Modell