Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4058
Main Title: Modelling approaches for the integration of different omics and database-information for Clostridium acetobutylicum
Translated Title: Modellierungsansätze für die Integration verschiedener Omics und Datenbankinformationen für Clostridium acetobutylicum
Author(s): Curth, Sebastian
Advisor(s): Neubauer, Peter
Götz, Peter
Referee(s): Neubauer, Peter
Götz, Peter
Guthke, Reinhard
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Diese Arbeit umfasst die Methoden-Erstellung zur Erforschung der Butanol- Bildung von Clostridium acetobutylicum über in silico Modelle. Zwei dieser Modelle werden hier ausführlich besprochen und die notwendige Basis aus mathematischen Formalismen für die Evaluierung sowie informationstechnischen Herangehensweisen eingeführt, wie z.B. die Etablierung einer lokalen Datenbank der Clostridien-Annotation aus KEGG. Das erste zu besprechende Modell ist ein statisches Pathway-Model, das es ermöglicht Transkriptom-Daten unter Zuhilfenahme eines metabolischen Netzwerkes darzustellen und zu analysieren. Insbesondere wird eine boolesche Logik diskutiert, die die Daten-Integration vollzieht. Charakteristische Eigenschaften des Netzwerkes werden so hervorgehoben und metabolische Zustände visuell zugänglich gemacht. Die Bildung experimenteller Hypothesen wird erleichtert: Hier wird die Möglichkeit einer 3-Hydroxybutyrate dehydrogenase Aktivität in C. acetobutylicum näher beleuchtet. Die resultierende Prioritätenliste des Annotations- Transfers beinhaltet sowohl funktionale als auch regulatorische Informationen aus Datenbanken und Experimenten und bietet somit einen optimalen Startpunkt, experimentelle Forschung zu initiieren. Das zweite zu besprechende Modell ist ein dynamisches Modell, das benutzt wird, um Metabolom- und Transkriptom-Daten aus Fermentations-Experimenten zu vereinigen. Seine besondere Struktur ermöglicht eine Vielzahl neuartiger Analysen - bringt aber ebenso neuartige Probleme mit sich. Die Resultate deuten darauf hin, dass der pH-Shift in C. acetobutylicm allein von der Dynamik der Transkriptom-Daten abhängt. Optimierungsstrategien auf Transkript-Ebene und auf Parameter-Ebene des Modells werden implementiert und ihre Resultate diskutiert. Schließlich wird über Hauptkomponenten-Analyse sowohl eine Methode zur Optimierung der Laufzeiten eines solchen Modells gegeben als auch zwei neue Methoden geschlussfolgert: Eine, um die zeitliche Dynamik der Transkriptom-Daten geeignet zu variieren ohne regulatorische Profile zu verändern, die andere um Gene anhand ihrer regulatorischen Ähnlichkeit zu klassifizieren.
This work establishes methods to investigate the butanol formation of Clostridium acetobutylicum. In particular, the generation of two types of models will be extensively discussed. Therefor, the required formal basis for the model evaluation and the information technological standards will be introduced, e.g. the construction of a local database of clostridial annotation in KEGG. The first model is a static pathway-model that provides the integration of transcriptome data into a metabolic-network model for visualisation and analysis purposes. It is proposed to use a novel rule from boolean logic for data integration to facilitate visual access to characteristics of the metabolic network. As consequence, the postulation of experimental hypotheses is facilitated: The possibility of a 3-hydroxybutyrate dehydrogenase activity in C. acetobutylicum is illuminated. The resulting priority list from annotation transfer contains functional and regulatory aspects of the data and the databases and it hereby offers an optimal starting point to initiate experimental work. The second model is a dynamic model that is used to map metabolome and transcriptome data from fermentation experiments together. Its unique structure allows a number of new analyses - and shows new problems. Its simulation results suggest that the pH-shift in C. acetobutylicum can be solely related to transcript dynamics. Optimisation strategies on the transcript level and the parameter level of the model will be implemented and their results discussed. Finally, the principal component analysis will be used to optimise computation times of such a model and from this, two novel methods will be derived: dynamic aspects of transcriptome data will be alternated to construct regulatory similar expression profiles with different amplitudes, and genes will be classified according to their regulatory similarity in a novel clustering approach.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-51741
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4355
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4058
Exam Date: 21-Mar-2014
Issue Date: 27-May-2014
Date Available: 27-May-2014
DDC Class: 570 Biowissenschaften; Biologie
620 Ingenieurwissenschaften
510 Mathematik
Subject(s): Datenanalyse
Mathematische Modellierung
Optimierung
Clostridium acetobutylicum
Mathematical Modelling
Omics
Pathway
Usage rights: Terms of German Copyright Law
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