Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Die Regulation der Genexpression ist einer der wichtigsten zellulären Prozesse und steht in Zusammenhang mit der Entstehung diverser Krankheiten. Regulationsmechanismen können mit einer Vielzahl von Methoden experimentell untersucht werden, zugleich erfordert die Integration der Datensätze in umfassende Modelle stringente rechnergestützte Methoden. Ein Teil dieser Methoden modelliert die genomweite Genexpression als (lineares) Gleichungssystem über die Aktivität und Beziehungen von Transkriptionsfaktoren (TF), Genen und anderen Faktoren und optimiert die Parameter, sodass die gemessenen Expressionsintensitäten möglichst genau wiedergegeben werden. Trotz ihrer gemeinsamen Wurzeln in der mathematischen Optimierung unterscheiden sich die Methoden stark in der Art der integrierten Daten, im für ihre Anwendung notwendigen Hintergrundwissen, der Granularität des Regulationsmodells, des konkreten Paradigmas zur Lösung des Optimierungsproblems, und der zur Evaluation verwendeten Datensätze. In dieser Arbeit betrachten wir fünf solcher Methoden und stellen einen qualitativen und quantitativen Vergleich auf. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Überschneidungen der Ergebnisse sehr gering sind, was nicht auf die Stichprobengröße oder das regulatorische Netzwerk zurückgeführt werden kann. Ein Grund für die genannten Defizite könnten die vereinfachten Modelle zellulärer Prozesse sein, da diese vorhandene Rückkopplungsschleifen ignorieren. Wir schlagen eine neue Methode (Florae) mit Schwerpunkt auf die Berücksichtigung von Rückkopplungsschleifen vor und beurteilen deren Ergebnisse. Mit Floræ können wir die Identifizierung von Knockout- und Knockdown-TF in synthetischen Datensätzen verbessern. Unsere Ergebnisse und die vorgeschlagene Methode erweitern das Wissen über genregulatorische Aktivität können die Identifizierung von Ursachen und Mechanismen regulatorischer (Dys-)Funktionen und die Entwicklung von medizinischen Biomarkern und Therapien unterstützen. ; Gene regulation is one of the most important cellular processes and ...