Das Exp3 Projekt entwickelt einen iterativen Ansatz für die Untersuchung und Erklärung von Expressionsmustern in regulatorischen Netzwerken durch zielgerichtete, kombinatorische Perturbationen (multiple siRNA knockouts/knockdowns) von Genen und Mengen von Genen gefolgt von Messungen der Änderungen der Gen- und Proteinexpression der gestörten Systeme. Kasusale, zeitlich und räumlich aufgelöste, ausführbare (Petri Netze mit Fuzzy Logik = PNFL) Modelle werden konstruiert und in Simulationen genutzt, um neue Zielmoleküle und neue Perturbationen vorherzusagen.

Dieses (Exp3-) Verfahren wird angewendet auf die Untersuchung von Herpes Virus Infektionen, um relevante Hostfaktoren zu identifizieren und um spezifische Pathways des innate und adaptiven Immunsystems zu untersuchen. Der Exp3-Ansatz soll es ermöglichen, einzelne Pathways mittels Hochdurchsatzverfahren wesentlich detaillierter zu vermessen als bisher möglich. Ausserdem sollen kombinatorische regulative Effekte von (Herpes virus) miRNA uns siRNA auf Protein Isoformen und Strukturen analysiert werden.

 

Der vorgeschlagene Ansatz ist für eine große Bandbreite von Fragestellungen der Systembiologie anwendbar, weil er die Anzahl der notwendigen Experimente drastisch reduziert und wesentlich fokussiertere experimentelle Daten für die Ableitung kausaler Modelle liefert. Da das Verfahren prädiktiv ist, kann es auch Validierungsexperimente voschlagen, die mit dem gleichen Protokoll durchgeführt werden können. Deshalb sollte der Exp3-Ansatz helfen, bei der Aufklärung neuer regulatorischer Mechnismen erheblich Zeit und Ressourcen zu sparen.

 

Prof. Dr. Dr. Jürgen Haas

University of Edinburgh, UK, und Max-von-Pettenkofer-Institut, Ludwig-Maximilians-Universität München

 

Prof. Dr. Eckart Wolf

Gene Center, Ludwig-Maximilians-Universität München

Birzele, F., G. Csaba and R. Zimmer (2008). "Alternative splicing and protein structure evolution." Nucleic Acids Res 36(2): 550-8.

 

Csaba, G. (2008). syngrep. Personal Communication. Munich.

Csaba, G., E. Berchtold, et al. (2012). RelExplain - Gene Set Enrichment using Significant Area Search on mined Regulatory Relation network. submitted.

 

Csaba, G., S. Wolf, et al. (2012). SynTree: a fast context-dependent and ontology-based NER method and its application to psychiatric disorders. submitted.

 

Dölken, L., G. Malterer, et al. (2010). "Systemic Analysis of Viral and Cellular miRNA Targets in Cells Latently Infected with Human gamma-Herpesviruses through RISC Immunoprecipitation Assays." Cell Host & Microbe 7(4): 324-334.

 

Dölken, L., Z. Ruzsics, et al. (2008). "High-resolution gene expression profiling for simultaneous kinetic parameter analysis of RNA synthesis and decay." RNA 14(9): 1959-1972.

 

Erhard, F., L. H. Gregersen, et al. (2012). RIP-chip enrichment analysis. European Conference on Computational Biology (ECCB2012). Basel, Switzerland. submitted.

 

Fischer, W., L. Windhager, et al. (2010). "Strain-specific genes of Helicobacter pylori: genome evolution driven by a novel type IV secretion system and genomic island transfer." Nucleic Acids Res 38(18): 6089-6101.

 

Fossum, E., C. C. Friedel, et al. (2009). "Evolutionarily conserved herpesviral protein interaction networks." PLoS Pathogens 5(9): e1000570.

 

Friedel, C. C. and L. Dolken (2009). "Metabolic tagging and purification of nascent RNA: implications for transcriptomics." Mol Biosyst 5(11): 1271-1278.

 

Friedel, C. C., L. Dolken, et al. (2009). "Conserved principles of mammalian transcriptional regulation revealed by RNA half-life." Nucleic Acids Res 37(17): e115.

 

Friedel, C. C. and J. Haas (2011). "Virus-host interactomes and global models of virus-infected cells." Trends in Microbiology 19(10): 501-508.

 

Friedel, C. C., S. Kaufmann, et al. (2010). "HALO--a Java framework for precise transcript half-life determination." Bioinformatics 26(9): 1264-1266.

 

Friedel, C. C. and R. Zimmer (2006). "Toward the complete interactome." Nature Biotechnology 24(6): 614-615.

 

Fundel, K., D. Guettler, et al. (2004). Exact versus approximate string matching for protein name identification. BioCreative Challenge Evaluation Workshop, Granada, Spain.

 

Fundel, K., D. Guttler, et al. (2005). "A simple approach for protein name identification: prospects and limits." BMC Bioinformatics 6 Suppl 1: S15.

 

Fundel, K., R. Kuffner, et al. (2007). "RelEx--relation extraction using dependency parse trees." Bioinformatics 23(3): 365-371.

 

Fundel, K. and R. Zimmer (2006). "Gene and protein nomenclature in public databases." BMC Bioinformatics 7: 372.

 

Fundel, K. and R. Zimmer (2007). Human Gene Normalization by an Integrated Approach including Abbreviation Resolution and Disambiguation. Second BioCreative Challenge Evaluation Workshop. A. Valencia. Madrid, Spain.

Geistlinger, L., G. Csaba, R. Küffner, N. Mulder, and R. Zimmer. From Sets to Graphs: Towards a Realistic Enrichment Analysis of Transcriptomic Systems. Bioinformatics, vol 27, no. 13, pp. i366-i373, 2011.

 

Gonzalez, O., S. Gronau, F. Pfeiffer, E. Mendoza, R. Zimmer and D. Oesterhelt (2009). "Systems analysis of bioenergetics and growth of the extreme halophile Halobacterium salinarum." PLoS Computational Biology 5(4): e1000332.

 

Hanisch, D., J. Fluck, et al. (2003). "Playing biology's name game: identifying protein names in scientific text." Pac Symp Biocomput: 403-414.

 

Hanisch, D., K. Fundel, et al. (2004). ProMiner: Organism-specific protein name detection using approximate string matching. BioCreative Challenge Evaluation Workshop, Granada, Spain.

 

Hanisch, D., K. Fundel, et al. (2005). "ProMiner: rule-based protein and gene entity recognition." BMC Bioinformatics 6 Suppl 1: S14.

 

Küffner, R., Tobias Petri, Lukas Windhager, Ralf Zimmer. Petri Nets with Fuzzy Logic (PNFL): Reverse Engineering and Parametrization. PLoS One, vol 5, pp. e12807, 09 2010.

Naeem, H., R. Küffner, G. Csaba and R. Zimmer (2010).

 

"miRSel: automated extraction of associations between microRNAs and genes from the biomedical literature." BMC Bioinformatics. 11: 135.

 

Petri, T., E. Berchtold, et al. (2011). "Detection and correction of probe-level measurement artifacts." Manuscript.

 

Pfefferle, S., J. Schopf, et al. (2011). "The SARS-coronavirus-host interactome: identification of cyclophilins as target for pan-coronavirus inhibitors." PLoS Pathogens 7(10): e1002331.

 

Sorg, D., K. Danowski, et al. (2012). "The immune response of primary bovine mammary epithelial cells to an in vitro mastitis challenge measured with microfluidic high-throughput RT-qPCR." Biotechnology letters submitted.

 

Uetz, P., Y. A. Dong, et al. (2006). "Herpesviral protein networks and their interaction with the human proteome." Science 311(5758): 239-242.

 

Uetz, P., S. V. Rajagopala, et al. (2004). "From ORFeomes to protein interaction maps in viruses." Genome Res 14(10B): 2029-2033.

 

von Brunn, A., C. Teepe, et al. (2007). "Analysis of intraviral protein-protein interactions of the SARS coronavirus ORFeome." PLoS ONE 2(5): e459.

 

Windhager, L., T. Bonfert, et al. (2012). "Ultra short and progressive 4sU-tagging reveals key characteristics of RNA processing at nucleotide resolution." Genome Research in press.