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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-67884
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2017/6788/


Bioinformatic tools and computational methods for mapping DNA methylation variability

Bioinformatische Werkzeuge und Rechnerische Methoden zur Kartierung der DNA-Methylierungsvariabilität

Lutsik, Pavlo

Quelle: (2016) Genome Biology, Nature Methods, Nucleic Acids Research
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (36.191 KB)

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SWD-Schlagwörter: Bioinformatik , Epigenetik , DNS , Methylierung , Dekonvolution
Freie Schlagwörter (Deutsch): Bisulfit-Sequenzierung , Zellulare Heterogenität
Freie Schlagwörter (Englisch): epigenetics , DNA methylation , bisulfite sequencing , deconvolution
Institut: Fachrichtung 8.3 - Biowissenschaften
Fakultät: Fakultät 8 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät III
DDC-Sachgruppe: Biowissenschaften, Biologie
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Walter, Jörn (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 15.02.2017
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum: 14.03.2017
Kurzfassung auf Englisch: DNA methylation is one of the key epigenetic marks extensively studied for its
association with environmental exposures and human diseases. DNA methylation can
be profiled by a range of methods which differ drastically in their genomic
coverage, throughput and resolution. The present thesis encompasses a series of
bioinformatic solutions for tackling related data analysis problems.

First, comprehensive and user-friendly tools were developed for processing and
primary analysis of bisulfite-based DNA methylation data. The R-package RnBeads
supports analysis of genome-scale profiles from Infinium microarrays and
bisulfite sequencing, while BiQ Analyzer HT and HiMod enable complete and
interactive analysis of deep locus-specific sequencing assays of
5-methylcytosine and its oxidative derivatives. Second, to address cellular
heterogeneity in a genome-wide DNA methylation study of birth-weight we proposed
an original approach for correcting the statistical analysis. Third, a novel
deconvolution method MeDeCom was developed that facilitates data-driven
exploration of heterogeneous DNA methylomes.

Collectively, the results of the present thesis comprise different data analysis
facets of a large-scale DNA methylation study. Most of the presented
bioinformatic solutions already facilitate epigenetic research in numerous
life-science groups worldwide.
Kurzfassung auf Deutsch: DNA Methylierung ist eine wichtige epigenetische Modifikation, die besonders
in Hinblick auf ihre Assoziation mit Umwelteinflüssen und Krankheiten
intensiv untersucht wird. DNA Methylierung kann durch verschidene von Methoden,
die sich stark in Bezug auf ihre genomische Abdeckung, den Probendurchsatz sowie
ihre Auflösung unterscheiden, ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit umfasst
eine Reihe bioinformatischer Lösungen, um relevante Probleme der Datenanalyse
zu beheben:

Erstens, umfassende und benutzerfreundliche Werkzeuge zur
Verarbeitung und primären Analyse von Bisulfit-basierten DNA
Methylierungsdaten. Ein R-Paket RnBeads unterstützt die Analyze von
genomweiten Infinium Bead Arrays und Bisulfitsequenzierungen. "BiQ Analyzer HT"
und "Himod" ermöglichen eine volle und interaktive Analyse von
lokus-spezifischer Bisulfit-Tiefensequenzierung von 5-Methylcytosin und
seinen oxidativen Derivaten.

Zweitens, ein neues Verfaren zur
Korrektur der statistischen Analyse, um das Problem der
Zellularer Heterogenität des Methyloms in genomweiten DNA Methylierungsstudien
zum Einfluss des Geburtsgewichtes zu lösen.

Drittens, eine neue Dekonvolutionsmethode "MeDeCom", die die Referenz-freie
Untersuchung heterogener Datensätze erlaubt.

Zusammengenommen umfassen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit verschiedene
Aspekte der Datenanalyse im Rahmen einer großangelegten DNA
Methylierungsstudie. Die hier dargestellten Lösungen vereinfachen die Arbeit
von Biowissenschaftlern in vielen Forschungsgruppen weltweit.
Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Dissertationen und Habilitationen der Fakultät 8

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