Cross-species network and transcript transfer

Cross-species network and transcript transfer

Metabolic processes, signal transduction, gene regulation, as well as gene and protein expression are largely controlled by biological networks. High-throughput experiments allow the measurement of a wide range of cellular states and interactions. However, networks are often not known in detail for specific biological systems and conditions. Gene and protein annotations are often transferred from model organisms to the species of interest. Therefore, the question arises whether biological networks can be transferred between species or whether they are specific for individual contexts. In this thesis, the following aspects are investigated: (i) the conservation and (ii) the cross-species transfer of eukaryotic protein-interaction and gene regulatory (transcription factor- target) networks, as well as (iii) the conservation of alternatively spliced variants. In the simplest case, interactions can be transferred between species, based solely on the sequence similarity of the orthologous genes. However, such a transfer often results either in the transfer of only a few interactions (medium/high sequence similarity threshold) or in the transfer of many speculative interactions (low sequence similarity threshold). Thus, advanced network transfer approaches also consider the annotations of orthologous genes involved in the interaction transfer, as well as features derived from the network structure, in order to enable a reliable interaction transfer, even between phylogenetically very distant species. In this work, such an approach for the transfer of protein interactions is presented (COIN). COIN uses a sophisticated machine-learning model in order to label transferred interactions as either correctly transferred (conserved) or as incorrectly transferred (not conserved). The comparison and the cross-species transfer of regulatory networks is more difficult than the transfer of protein interaction networks, as a huge fraction of the known regulations is only described in the (not machine-readable) scientific literature. In addition, compared to protein interactions, only a few conserved regulations are known, and regulatory elements appear to be strongly context-specific. In this work, the cross-species analysis of regulatory interaction networks is enabled with software tools and databases for global (ConReg) and thousands of context-specific (CroCo) regulatory interactions that are derived and integrated from the scientific literature, binding site predictions and experimental data. Genes and their protein products are the main players in biological networks. However, to date, the aspect is neglected that a gene can encode different proteins. These alternative proteins can differ strongly from each other with respect to their molecular structure, function and their role in networks. The identification of conserved and species-specific splice variants and the integration of variants in network models will allow a more complete cross-species transfer and comparison of biological networks. With ISAR we support the cross-species transfer and comparison of alternative variants by introducing a gene-structure aware (i.e. exon-intron structure aware) multiple sequence alignment approach for variants from orthologous and paralogous genes. The methods presented here and the appropriate databases allow the cross-species transfer of biological networks, the comparison of thousands of context-specific networks, and the cross-species comparison of alternatively spliced variants. Thus, they can be used as a starting point for the understanding of regulatory and signaling mechanisms in many biological systems., In biologischen Systemen werden Stoffwechselprozesse, Signalübertragungen sowie die Regulation von Gen- und Proteinexpression maßgeblich durch biologische Netzwerke gesteuert. Hochdurchsatz-Experimente ermöglichen die Messung einer Vielzahl von zellulären Zuständen und Wechselwirkungen. Allerdings sind für die meisten Systeme und Kontexte biologische Netzwerke nach wie vor unbekannt. Gen- und Proteinannotationen werden häufig von Modellorganismen übernommen. Demnach stellt sich die Frage, ob auch biologische Netzwerke und damit die systemischen Eigenschaften ähnlich sind und übertragen werden können. In dieser Arbeit wird: (i) Die Konservierung und (ii) die artenübergreifende Übertragung von eukaryotischen Protein-Interaktions- und regulatorischen (Transkriptionsfaktor-Zielgen) Netzwerken, sowie (iii) die Konservierung von Spleißvarianten untersucht. Interaktionen können im einfachsten Fall nur auf Basis der Sequenzähnlichkeit zwischen orthologen Genen übertragen werden. Allerdings führt eine solche Übertragung oft dazu, dass nur sehr wenige Interaktionen übertragen werden können (hoher bis mittlerer Sequenzschwellwert) oder dass ein Großteil der übertragenden Interaktionen sehr spekulativ ist (niedriger Sequenzschwellwert). Verbesserte Methoden berücksichtigen deswegen zusätzlich noch die Annotationen der Orthologen, Eigenschaften der Interaktionspartner sowie die Netzwerkstruktur und können somit auch Interaktionen auf phylogenetisch weit entfernte Arten (zuverlässig) übertragen. In dieser Arbeit wird ein solcher Ansatz für die Übertragung von Protein-Interaktionen vorgestellt (COIN). COIN verwendet Verfahren des maschinellen Lernens, um Interaktionen als richtig (konserviert) oder als falsch übertragend (nicht konserviert) zu klassifizieren. Der Vergleich und die artenübergreifende Übertragung von regulatorischen Interaktionen ist im Vergleich zu Protein-Interaktionen schwieriger, da ein Großteil der bekannten Regulationen nur in der (nicht maschinenlesbaren) wissenschaftlichen Literatur beschrieben ist. Zudem sind im Vergleich zu Protein-Interaktionen nur wenige konservierte Regulationen bekannt und regulatorische Elemente scheinen stark kontextabhängig zu sein. In dieser Arbeit wird die artenübergreifende Analyse von regulatorischen Netzwerken mit Softwarewerkzeugen und Datenbanken für globale (ConReg) und kontextspezifische (CroCo) regulatorische Interaktionen ermöglicht. Regulationen wurden dafür aus Vorhersagen, experimentellen Daten und aus der wissenschaftlichen Literatur abgeleitet und integriert. Grundbaustein für viele biologische Netzwerke sind Gene und deren Proteinprodukte. Bisherige Netzwerkmodelle vernachlässigen allerdings meist den Aspekt, dass ein Gen verschiedene Proteine kodieren kann, die sich von der Funktion, der Proteinstruktur und der Rolle in Netzwerken stark voneinander unterscheiden können. Die Identifizierung von konservierten und artspezifischen Proteinprodukten und deren Integration in Netzwerkmodelle würde einen vollständigeren Übertrag und Vergleich von Netzwerken ermöglichen. In dieser Arbeit wird der artenübergreifende Vergleich von Proteinprodukten mit einem multiplen Sequenzalignmentverfahren für alternative Varianten von paralogen und orthologen Genen unterstützt, unter Berücksichtigung der bekannten Exon-Intron-Grenzen (ISAR). Die in dieser Arbeit vorgestellten Verfahren, Datenbanken und Softwarewerkzeuge ermöglichen die Übertragung von biologischen Netzwerken, den Vergleich von tausenden kontextspezifischen Netzwerken und den artenübergreifenden Vergleich von alternativen Varianten. Sie können damit die Ausgangsbasis für ein Verständnis von Kommunikations- und Regulationsmechanismen in vielen biologischen Systemen bilden.

Not available

05. Feb. 2016

2016

Englisch

https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:19-191417