Biologische Einheiten wie Proteine, mRNA oder Metaboliten wirken in ihrem Netzwerkkontext zusammen. Netzwerkbasierte Analysen bieten somit die Möglichkeit, diese physikalischen und regulatorischen Wechselwirkungen in die Entscheidungsfindung auf der Grundlage molekularer Messungen einzubeziehen. Die Charakterisierung über einzelne omische Schichten hinaus, insbesondere die Kombination von Metabolomics mit von Genprodukten abgeleiteten Messungen, bleibt jedoch weiterhin eine Herausforderung.
Dr. Katharina Baum stellt eine neuartige netzwerkbasierte Analysepipeline vor, die eine integrative Analyse von Multi-Omics-Daten einschließlich Metabolomics ermöglicht. Sie ermöglicht vergleichende Schlussfolgerungen zwischen zwei Bedingungen, wie z. B. Tumoruntergruppen, gesunde vs. kranke Patienten oder generell Kontrolle vs. gestörte Patienten. Der Ansatz basiert auf der Darstellung der zellulären Komplexität der verschiedenen Bedingungen, die durch die Daten gegeben sind, als heterogene, molekulare Multi-omics-Netzwerke. Das bedeutet, dass die Knoten verschiedene Arten von Molekülen wie mRNAs, Proteine, Metaboliten oder Phosphosites repräsentieren. Sie konzentriert sich auf die Interaktionen und deren Stärke und nicht auf die Knoteneigenschaften. Frühere Informationen wie Metabolit-Protein-Wechselwirkungen werden einbezogen. Ein halblokaler, pfadbasierter Integrationsschritt entrauscht das Netzwerk und gewährleistet integrative Schlussfolgerungen.
Die Veranstaltung der Reihe Bits & Chips findet am 5. Januar um 18:00 digital via BigBlueButton statt. Die Zugangsdaten erhalten Sie per Mail an bits-n-chips[at]th-bingen.de.