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  3. Medizinische Fakultät - Digitale Hochschulschriften der LMU - Teil 13/19 Podcast
  4. MiRNA Bioinformatik als Werkzeug medizinischer Forschung – Etablierung eines Datenbank- und Zielvorhersagesystems zur Bearbeitung von miRNA-bezogenen Fragestellungen
Mit Beginn der Ära der Hochdurchsatz-Sequenzierung und
Transkriptions-messungen ist das Angebot an genetischer Information
in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Die Entdeckung der
miRNAs als regulative Elemente mit weitreichendem Einfluss hat
dabei eine Schlüsselrolle in der Erforschung von diagnostischen
Möglichkeiten, pathogenetischen Prozessen und therapeutischen
Konzepten vieler Krankheiten eingenommen. Mit der stetig wachsenden
Informationsvielfalt steigt allerdings auch die Komplexität der
Informationsverarbeitung und -aufbereitung. In der vorliegenden
Arbeit wurde daher eine miRNA Datenbank konzipiert und evaluiert,
die verfügbare Informationen handhabbar macht und bei der
Generierung von Hypothesen hilft. Um Aussagen über die biologische
Bedeutung von miRNAs treffen zu können, werden
miRNA-mRNA-Interaktions-Vorhersagealgorithmen benutzt und so
mögliche Ziel-mRNAs identifiziert. Aufgrund der beschriebenen
Limitationen (Kapitel 2) wurde in dieser Arbeit ein
Konsensusverfahren zur Ziel-Vorhersage etabliert und validiert, das
das Prediction Agreement als Maß der Konfidenz einer Interaktion
nutzt. Exemplarisch wurde dieses Verfahren eingesetzt, um vier
miRNAs im Kontext der Apoptose-Signalkaskade zu beleuchten. Die
Gene von zwei dieser vier miRNAs befinden sich in Introns
proteinkodierender Gene (Host-Gene). Mithilfe der erstellten
Datenbank ließen sich Charakteristika von Host-Genen extrahieren,
die denen der Ziel-Gene ähneln. Die Summe der Beobachtungen erlaubt
die Spekulation, dass die bislang biologisch wenig
charakterisierten Host-Gene potentiell in funktionellem
Zusammenhang zu den Ziel-Genen der miRNAs stehen. Am Beispiel von
bei Sepsis differentiell exprimierten miRNAs konnte in der
vorliegenden Arbeit gezeigt werden, wie durch die Entwicklung einer
bioinformatischen Datenbank schwer handhabbare Datenmengen und
–strukturen genutzt werden können, um die Entwicklung klinisch
relevanter Hypothesen zu leiten. Die Möglichkeiten eines solchen
Systems sind allerdings nicht ausgeschöpft. Je nach Fragestellung
können weitere Daten integriert (Informationen über
Promotor-Bereiche, Sequenzen, Protein-Protein-Interaktionen,
weitere miRNA-/mRNA-Expressionsmessungen) und direkt analysiert
werden. Mit zunehmendem Fortschritt biologischer Forschung und
Methodik wird auch die informationsverarbeitende Methodik einen
immer größeren Stellenwert einnehmen und der Bedarf an
Datenbanksystemen und Konzepten zur strukturierten Analyse und
Eingrenzung der Informationsvielfalt wird stetig steigen.

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