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HD Proteome Base

Ein neuartiges Datenarchiv für quantitative Proteomprofile im Zusammenhang mit der Huntington-Krankheit. Das nutzerfreundliche Webportal ermöglicht es Forschern, nach Proteinen zu suchen und ihre Expression über die Anzahl der CAG-Wiederholungen und in verschiedenen Geweben zu visualisieren.

Wenn Sie mehr über die HD Proteome Base erfahren möchten, klicken Sie bitte hier.

SubExtractor: Regulierte Teilnetzwerke aus Phosphoproteomik-Daten identifizieren

SubExtractor ist ein Computerprogramm, das Phosphoproteomik-Daten mit Informationen über Proteinnetze kombiniert, um differenziell regulierte Teilnetzwerke und einzelne Proteine zu identifizieren. Die Methode basiert auf einem Bayesianischen Wahrscheinlichkeitsmodell in Kombination mit einem genetischen Algorithmus und einem strengen Signifikanztest. Das Bayesianische Modell wurde so entwickelt, dass es Informationen über die differenzielle Regulierung und die Netzwerktopologie liefert. SubExtraktor kann auch für Gen- oder Proteinexpressionsdaten eingesetzt werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel über BMC Bioinformatik.

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SubExtractorZIP, 168.3 MB

Identifizierung wesentlicher Merkmale durch den allgemeinen MeanRank-Test

Beweggrund

Durch die Einführung der „-omik“-Technologien wie Transkriptomik oder Proteomik wurden zahlreiche Methoden zur verlässlichen Identifizierung von signifikant regulierten Merkmalen (Gene, Proteine, etc.) entwickelt. Die experimentelle Praxis fordert von diesen Tests, dass sie erfolgreich mit Bedingungen wie einer begrenzten Anzahl Wiederholungen, fehlenden Werten und einer unnormalen Verteilung umgehen können. Mit dem MeanRank-Test wollten wir einen Test entwickeln, der gegenüber diesen Einschränkungen robust ist und der mit einer steigenden Anzahl von Wiederholungen günstig skaliert.

Ergebnisse

Der hier vorgeschlagene Test ist ein allgemeiner Test, der auf den Mittelwerten von Wiederholungen basiert und intern die False Discovery Rate abschätzt und kontrolliert. Darüber hinaus wird fehlenden Daten Rechnung getragen, ohne dass eine Imputation notwendig wird.

In umfangreichen Simulationen, die den MeanRank-Test mit anderen häufig genutzten Methoden verglichen, stellten wir fest, dass der MeanRank-Test bei kleinen und großen Anzahlen von Wiederholungen, bei einer variablen Varianz zwischen den Wiederholungen und einer variablen Ordnung der Merkmale bei normalverteilten Simulationsdaten gute Leistungen zeigt.

In dieser Untersuchung ließ der MeanRank-Test die anderen allgemeinen Methoden hinter sich. Im Vergleich mit der gängigen Signifikanz-Analyse von Microarrays (SAM), schnitt der MeanRank-Test bei Ein-Stichproben-Verfahren besser oder ähnlich und bei Zwei-Stichproben-Verfahren vergleichbar ab.

Wir wendeten daraufhin die leistungsstärksten Tests, MR und SAM, an, um wesentliche Veränderungen im Phosphoproteom zu erkennen, die in zwei unabhängig voneinander veröffentlichten, auf Massenspektrometrie basierenden Studien durch die Kinasehemmer Erlotinib und 3-MB-PP1 induziert wurden. Um die Anwendbarkeit bei verschiedenen Technologien zu zeigen untersuchten wir die Fähigkeit beider Tests, differenziell regulierte Gene aus der Leukämie-Mikroarray-Studie von Golub zu finden.

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