TP3 -Sys_CARE

Alternatives Spleißen zugehörige Netzwerkmodule

Die Erforschung von AS konzentriert sich im Wesentlichen auf einzelne Proteine die im Verlauf einer Erkrankung ihre normale Funktion verlieren. Wir gehen jedoch davon aus, dass AS auf der Ebene der Systembiologie eine zwar im einzelnen subtilere aber in der Summe weitreichende Wirkung entfaltet. Mittels Daten aus TP1 werden wir innovative Netzwerkanalyse-Methoden entwickeln und anwenden um zu entschlüsseln wie sich AS auf das Transkriptom und Proteom in Herz- und Nierenerkrankungen auswirkt. TP3 wird dabei direkt von Resultaten aus TP2 profitieren, in welchem AS-bedingte Änderungen von Proteininteraktionen untersucht werden. Unser Ziel ist die Identifizierung von Netzwerkmodulen die krankheitsrelevante AS Mechanismen wiederspiegeln und die deshalb als potentielle Biomarker und Drug Targets in TP4 in vivo und in vitro validiert werden können.
Wir werden Netzwerkmodule extrahieren die mit AS Ereignissen angereichert sind und uns Einblicke in die mechanistischen Auswirkungen von AS auf DCM und HN gewähren. De novo Endophänotypisierung erlaubt uns ferner AS-relevante Krankheits-subtypen zu identifizieren, die von klinischem Interesse sind. Zu diesem Zweck entwickeln wir einen neuen Ansatz für Graph-beschränktes Biclustering von Patienten und molekularen Subnetzwerken. Unsere Ergebnisse werden von TP4 genutzt um ein mechanistisches Verständnis der Unterschiede zwischen Patientengruppen zu gewinnen und um die in vivo Validierung zu steuern.
Wir nutzen Zeitreihen-Daten aus TP4 um kausale, dynamische Muster von AS im Interaktom zu erforschen. Ferner werden wir, basierend auf Transkriptom-Daten von Gewebe und Blut, prädiktive Modelle für wichtige Krankheitsmerkmale erstellen. Ein Leistungsvergleich dieser Modelle soll es uns die Frage beantworten, ob leicht verfügbare Blut-basierte Messungen Biopsien als prädiktive mechanistische Biomarker ersetzen können. Schließlich, werden wir den Effekt von AS auf Genregulation untersuchen und eine neue Methode entwickeln, die Änderungen der Anzahl von microRNA-Bindestellen durch AS erfasst. Ergebnis dieses Ansatzes sind dann Netzwerkmodule die verhältnismäßig reich oder arm an solchen microRNA-Bindestellen sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass TP3 durch die Netzwerkperspektive eine umfassende Sicht auf AS bietet durch die wir einzigartige und innovative Ansätze verfolgen können um krankheitsrelevante AS Ereignisse für Folgestudien zu erkennen.