De-novo pathway discovery for multi-omics data

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URI: http://hdl.handle.net/10900/126306
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1263069
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-67669
Dokumentart: PhDThesis
Date: 2022-04-22
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Informatik
Advisor: Kohlbacher, Oliver (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2022-03-10
DDC Classifikation: 004 - Data processing and computer science
500 - Natural sciences and mathematics
570 - Life sciences; biology
Other Keywords: Bioinformatik
Systembiologie
Netzwerkbiologie
Multi-omics
Kombinatorische Optimierung
Fraktionale ganzzahlige Optimierung
Hepatozelluläres Karzinom
Krebs
Systems Biology
Network Biology
Multi-omics
Combinatorial Optimization
Fractional integer programming
Hepatocellular carcinoma
Cancer
Bioinformatics
License: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

In der vorliegenden Arbeit werden Methoden und Software vorgestellt, die es erlauben, aus Hochdurchsatz Omics-Daten und biomolekularen Interaktionsnetzwerken biologisch relevante Muster zu extrahieren. Es wird ein Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus großen gerichteten molekularen Interaktionsnetzwerken sog. deregulierte Teilnetzwerke zu extrahieren. Deregulierung wird hierbei über auf die Knoten des Netzwerkes abgebildete Omics-Daten definiert. Es wird eine statistische Grundlage für den vorgestellten Algorithmus diskutiert und eine Evaluierung hinsichtlich methodisch verwandter Verfahren vorgenommen. Der Algorithmus und seine Implementierung, DeRegNet, beruhen auf fraktionaler ganzzahliger Optimierung und erlauben zahlreiche Anwendungsszenarien. Exemplarisch wird die Anwendung auf öffentlich zugängliche Daten des TCGA-Projekts vorgestellt (TCGA: The Cancer Genome Atlas), hier genauer an Hand der Daten zum hepatozellulären Karzinom (Leberkrebs). Weiterhin werden Anwendungen auf eine Studie des Folate One-Carbon Metabolismus im Leberkrebs, als auch auf die phosphoproteomische Regulierung des Saccharomyces cerevisiae (Backhefe) Zellzyklus beschrieben. Abschließend wird auf die allgemeine Architektur und einige Implementationsdetails einer web-basierten API (Application Programming Interface) zur Bereitstellung von DeRegNet eingegangen.

Abstract:

This thesis presents algorithms and software which allow the extraction of biologically meaningful patterns from high-throughput multi-omics data and biomolecular networks. It describes the concept and implementation of an algorithm which allows the extraction of deregulated subnetworks from large directed molecular interaction networks based on node scores derived from omics data. Statistical underpinnings of the algorithms are derived and the algorithm is benchmarked against its closest methodological relative. Relying on fractional integer programming, the algorithm and its implementation, DeRegNet, allow many flexible modes of application. I demonstrate the application of the algorithm in the context of the public TCGA (The Cancer Genome Atlas) liver cancer dataset, a study investigating the role of folate one-carbon metabolism in liver cancer and a study about the phosphoproteomic regulation of the Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast) cell cycle. Finally, the general architecture and some implementation details of a web-based API for DeRegNet are presented.

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