Prediction of Plant MicroRNAs

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-26537
http://hdl.handle.net/10900/48992
Dokumentart: Dissertation
Date: 2006
Language: German
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Informatik
Advisor: Huson, Daniel
Day of Oral Examination: 2006-12-20
DDC Classifikation: 004 - Data processing and computer science
Keywords: RNS
Other Keywords: Kleine RNA , Rechnergestützte Vorhersage , Gensuche
Small RNA , computational prediction , gene finding
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Inhaltszusammenfassung:

In allen Lebewesen wird der in Genen kodierte Bauplan von der Zellmaschinerie mit Hilfe von RNA in Proteine übersetzt. Erst Anfang dieses Jahrtausends wurde entdeckt, dass bei diesem Prozess in höheren Lebewesen wie Tieren und Pflanzen einer bislang unbekannten Klasse von RNA Molekülen eine entscheidende regulatorische Rolle zukommt. Gegenstand dieser Arbeit sind die sogenannten microRNA Gene, welche keine Proteine kodieren, sondern bereits auf RNA Ebene ihre Wirkung auf andere Transkripte entfalten. In diesem Rahmen wurden mehrere bioinformatischeWerkzeuge konzipiert. Eines davon erlaubt es, neue microRNA Gene durch den Vergleich zweier Pflanzengenome aufzuspüren. Dies wurde auf die Genome von Arabidopsis thaliana und Pappel, sowie von Reis und Hirse angewandt. Die resultierenden Gen-Kandidaten wurden dann in enger Zusammenarbeit von molekularbiologischen Kooperationspartnern in vitro und in vivo näher untersucht. Eine weitere, universell einsetzbare Software ermöglicht dem Benutzer die Visualisierung und interaktive Erforschung zweier beliebiger RNA Sequenzmengen und ist insbesondere nützlich bei der Anwendung auf microRNAs. Die Idee für eine andere Anwendung entstand durch die Verfügbarkeit der Ergebnisse einer neuen Sequenziertechnologie für die Signaturen kleiner RNAs. Diese dienten als Informationsquelle für eine Methode, um auf deren Basis neue microRNAs in Arabidopsis vorherzusagen, die dann auch erfolgreich von Kooperationspartnern biologisch verifiziert werden konnten. Ferner wurde ein simples Programm entwickelt, welches ausgehend von einer bekannten microRNA dessen Homologe in nahezu beliebigen Sequenzdaten mit hoher Sensitivität und Spezifizität detektieren kann. Dieses wurde genutzt, um ausgehend von den 286 beim Sanger Institut registrierten pflanzlichen microRNAs weitere 200 Homologe in verschiedenen Pflanzen zu identifizieren. Diese vergrösserte Datenbasis diente schliesslich als Ausgangsbasis für eine Überblicksarbeit über Konservierung und Divergenz von microRNAs in Pflanzen.

Abstract:

The blueprint stored in the genes of each living creature is translated into proteins via RNA. But it was not until the beginning of this millennium that a class of small RNAs was discovered that performs crucial regulatory roles during this process in higher organisms such as animals and plants. The focus of this thesis are the so–called “microRNAs”--gene products which do not code for proteins but instead have a regulatory impact on other transcripts at the RNA level. In this context, several computational biology tools were designed and implemented. One of them permits the identification of new microRNA genes by comparing two plant genomes. It was applied to the genomes of Arabidopsis and poplar, as well as to rice and sorghum. The resulting gene candidates were then analyzed experimentally by a collaboration of molecular biologists. Another, universally applicable software allows the user to visualize and interactively explore two arbitrary RNA sequence sets and is especially useful in the context of microRNAs. The idea for a further application was spawned by the availability of the small RNA signatures resulting from a new sequencing technology. These signatures served as the basis on which we could predict new microRNAs--some of which could afterwards be validated by experimental collaboration. In addition, we developed a simple program that can--given a known microRNA--identify its homologs in almost arbitrary sequence data with high sensitivity and specificity. When this tool was supplied with the 286 microRNAs registered at the Sanger institute, an additional 200 homologs could be found across different plants. Eventually, this enlarged data set served as the basis for a survey article on conservation and divergence of microRNAs in plants.

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