Global gene expression profile mining of stem cells and their progeny [Elektronische Ressource] / vorgelegt von David Ruau

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Global Gene Expression Profile Mining in Stem Cells and Their Progeny Von der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften der RWTH Aachen University zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Naturwissenschaften genehmigte Dissertation vorgelegt von MSc. Bioinformatics David Ruau aus Versailles, Frankreich Berichter: Universitätsprofessor Dr. rer. nat. Martin Zenke Universitätsprofessor Dr. rer. nat. Thomas Seidl Tag der mündlichen Prüfung: 25. Mai 2009 Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Hochschulbibliothek online verfügbar. Acknowledgements My first gratitude goes to my supervisor Professor Dr. Martin Zenke. This research would not have been possible without your pertinent ad-vices and supportive encouragements. My recognition goes also to Professor Dr. Thomas Seidl, for his enthusi-asm and always constructive discussions about this interdisciplinary re-search subject. I would like also to thanks Professor Dr. Martin Hofman-Apitius for his support and accessibility. Thanks to all my colleagues for the discussion and fruitful collaborations we had along the years. There were many other people implicated in this work and I would like to express them my thanks, even if they are not explicitly mentioned here. A special thanks to my family and friends that were always there to support me.
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Publié le

01 janvier 2009

Nombre de lectures

15

Langue

English

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6 Mo




Global Gene Expression Profile Mining in
Stem Cells and Their Progeny


Von der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften der
RWTH Aachen University zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Naturwissenschaften genehmigte Dissertation


vorgelegt von

MSc. Bioinformatics
David Ruau
aus Versailles, Frankreich


Berichter: Universitätsprofessor Dr. rer. nat. Martin Zenke
Universitätsprofessor Dr. rer. nat. Thomas Seidl

Tag der mündlichen Prüfung: 25. Mai 2009

Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Hochschulbibliothek online
verfügbar.



Acknowledgements


My first gratitude goes to my supervisor Professor Dr. Martin Zenke.
This research would not have been possible without your pertinent ad-
vices and supportive encouragements.
My recognition goes also to Professor Dr. Thomas Seidl, for his enthusi-
asm and always constructive discussions about this interdisciplinary re-
search subject.
I would like also to thanks Professor Dr. Martin Hofman-Apitius for his
support and accessibility.

Thanks to all my colleagues for the discussion and fruitful collaborations
we had along the years. There were many other people implicated in this
work and I would like to express them my thanks, even if they are not
explicitly mentioned here.

A special thanks to my family and friends that were always there to
support me. But especially, thanks to you, Ivonne, for your love and giv-
ing me the strength to complete this thesis.


2




























3



Abstract


Today’s biology relies heavily on technological advances made during the
last 30 years. At the same time, the way of analyzing a biological question
changed and nowadays we aim at understanding globally the system un-
der study. DNA microarray technology allows events to be measured at a
genome-wide scale leveraging the need for an educated guess approach.
Global gene expression profiling is the most frequent application of DNA
microarrays and is used to study different cell types in diverse experi-
mental setups.

In this work, I have (1) subjected DNA microarray data to different min-
ing approaches for the identification of gene signatures in stem cell differ-
entiation and reprogramming, and (2) developed a workflow for semantic
annotation of microarray data from public repositories.

Dendritic cells (DC) were treated with TGF-β and subjected to global
gene expression profiling. DC are derived from hematopoietic stem cells.
They initiate immunity and induce antigen-specific tolerance, making
these cells major candidates for cell-based therapies. Our study revealed
key regulatory factors in the answer of DC to TGF-β1.


4

Chromatin structure determines gene expression and thereby cells iden-
tity and cells fate. Drugs that alter DNA methylation and histone acety-
lation modify the chromatin structure and were found to broaden the
developmental potential of neural stem cells (NSC). Microarray analysis
revealed the induction of pluripotency-associated genes by chromatin
modifying drug treatment, that are suggested to account for the altered
potential of these cells.

Pluripotent stem cells, including embryonic stem cells (ESC), are able to
generate all cell types present in the adult body, however the isolation
and cultivation of such cells raised some ethical and technical concerns.
For this reason alternative methods have been developed to generate ES-
like cells from somatic cells or adult stem cells. The medical and research
applications of such reprogrammed cells are extremely promising. Gene
expression profiling of induced pluripotent stem (iPS) cells, either gener-
ated using two or four reprogramming transcription factors (Oct4 and
Klf4 or Oct4, Klf4, Sox2 and c-Myc), revealed a gene expression signature
similar to ESC.

The gene array technology underlying such studies generates an enor-
mous amount of data that is usually stored in database made available
to the community. However the descriptions available for the experiments
are made in free text. Thus, retrieving and associating microarray ex-
periments is subjected to a comprehensible labeling from the submitter.
Linking different sources of data requires description made in a vocabu-
lary on which everybody agrees such as biomedical ontologies. An ontol-

5

ogy organizes knowledge of a particular domain in a define network of
relationships.
In this work I developed a workflow for semantic annotation of microar-
ray public repositories. Gene Expression Omnibus (GEO), the biggest
public repository of microarray data, was subjected to the workflow and
annotated using different ontologies. The method relies on text mining,
outlier detection and an algorithm for label propagation of labeled ob-
jects to unlabeled objects, in order to increase the labeling coverage. The
algorithm adapts the label propagation to the specificity of the biological
sample type measured.

Integrative bioinformatics studies that merge different data types to dis-
cover new relationships between diseases, phenotypes and gene expression
profiles will benefit from standardized annotation of the experiments.



6



Zusammenfassung


Die heutigen biologischen Erkenntnisse stützen sich vor allem auf die
technologischen Fortschritte der lezten 30 Jahre. Zur selben Zeit hat sich
die Art und Weise, ein biologisches Problem anzugehen, verändert, in
dem man auf ein globales Verständnis der zu untersuchenden Systeme
hinarbeitet. Die Technik der DNA microarrays erlaubt es, Fragestell-
ungen auf Genomebene zu beantworten. Die Erstellung eines globalen
Genexpressionsprofils ist die häufigste Anwendung von DNA microar-
rays. In dieser Arbeit wurde diese Methode angewandt, um ein besseres,
globales Verständnis für die Differenzierung verschiedener Zelltypen unter
unterschiedlichsten experimentellen Bedingungen zu erforschen.

In dieser Arbeit habe ich (1) DNA microarray Daten mit Hilfe unter-
schiedlicher Methoden bearbeitet, um neue Gensignaturen in Stammzell-
differenzierung und „Reprogramming“ zu identifizieren und (2) einen Ar-
beitsablauf für semantische Annotation von DNA microarrays aus öffent-
lich zugänglichen Datenbanken entwickelt.
Dendritische Zellen (DC) wurden mit TGF-β behandelt und einer glo-
balen Genexpressionsanalys zugeführt. DC stammen von hämatopoieti-
schen Stammzellen. Sie initiieren Immunität und induzieren antigen-
spezifische Toleranz in der Körperabwehr, daher sind diese Zellen beson-

7

ders für zellbasierende Therapieansätze von Interesse. In dieser Studie
wurden Schlüsselgene aufgedeckt, die bei der Reaktion der dendritischen
Zelle auf TGF-β eine Rolle spielen.

Die Chromatinstruktur kann die Genexpression bestimmen und somit
auch die Zellidentität und das Zellschicksal. Daher können Substanzen,
die die DNA-Methylierung und die Histonacetylierung beeinflussen, die
Chromatinstruktur modifizieren, so dass ein erweitertes Entwicklungspo-
tential von zum Beispiel neuralen Stammzellen möglich ist. Microarray
Analysen offenbarten die Induktion von Pluripotenz und pluripotenz-
assoziierten Genen durch solche Substanzen, und somit eine mögliche
Erklärung des veränderten Potentials dieser Zellen.

Pluripotente Stammzellen, einschließlich embryonale Stammzellen (ESC),
sind in der Lage, alle Zelltypen des Körpers zu generieren. Auch wenn die
Eigenschaften pluripotenter Stammzellen besonders attraktiv für medizi-
nische Zwecke sind, haben die Isolation und Kultivierung solcher Zellen
ethische und technische Bedenken hervorgerufen. Daher haben sich alter-
native Methoden für die Generierung ES-ähnlicher Zellen von somati-
schen Zellen oder adulten Stammzellen entwickelt. Die medizinische und
wissenschaftliche Anwendung solcher Zellen ist sehr vielversprechend.
Genexpressionsprofile von induzierten pluripotenten Stammzellen (iPS
Zellen), generiert entweder durch zwei oder vier „reprogramming“
Transkriptionsfaktoren (Oct4 und Klf4 oder Oct4, Klf4, Sox2 und c-
Myc), zeigen eine genomische Signatur, die den ESC ähnlich ist.


8

Die Anwendung von DNA microarrays für genomweite Studien bringt
eine enorme Menge an Daten mit sich, die in öffentlichen Datenbanken
gespeichert ist. Die Beschreibung der Daten erfolgt jedoch in freiem Text.
Es ist Aufgabe der Forscher, diese Daten mit verständlichen Labeln zu
beschreiben, um eine Zuordnung von Experimenten und Anfragen darauf
zu ermöglichen. Das Verknüpfen von verschiedenen Informationsquellen
benötigt ein einheitliches Vokabular

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