Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-22317
Titel: Method development for quantitative methylation analysis by direct bisulfite sequencing, raw data processing and analysis of the Human Epigenome Project
Alternativtitel: Methodenentwicklung für die quantitative Methylierungsanalyse durch direkte Bisulfitsequenzierung, Rohdatenprozessierung und Analyse des Humanen Epigenom-Projektes
VerfasserIn: Lewin, Jörn
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2007
Kontrollierte Schlagwörter: Epigenetik
DNS
Methylierung
Elektropherogramm
Freie Schlagwörter: DNS-Methylierung
Humanes Epigenom-Projekt
Bisulfitsequenzierung
DNA-methylation
Human Epigenome Project
epigenome
bisulfite sequencing
epigenetics
DDC-Sachgruppe: 570 Biowissenschaften, Biologie
Dokumenttyp: Dissertation
Abstract: Epigenetic deals with flexible biochemical information layers that lie on top of the relatively stable DNA sequence and are involved in control of the structure and functionality of the DNA. One of the most easily analyzed epigenetic layers is DNA methylation. The first part of this work describes the development and assessment of new algorithms enabling methylation quantification by interpretation of sequencing electropherogram data from direct bisulfite sequencing. It is shown that the use of the algorithms on data from PCR products is a suitable replacement for subcloning and sequencing of about 10 subclones - a prerequisite for efficient high throughput DNA methylation studies by direct sequencing, such as carried out in the Human Epigenome Project (HEP). The second part demonstrates the possibility to compensate for artifacts and signal echos in raw data from direct bisulfite sequencing using a deconvolution algorithm. In the third part of this thesis the data of the HEP is analyzed. The HEP is the first large-scale project providing high resolution methylation data in 12 healthy human tissue types on 3 chromosomes analyzed, with a view to answering biological questions. It is shown that differential methylation between healthy tissues is a common phenomenon - especially in conserved non coding sequences, how CpG density and proximity to functional genomic sites influence the methylation profile and in how far CpGs tend to be organized in co-methylated blocks.
Epigenetik beschäftigt sich mit dynamischen biochemischen Informationsebenen, welche die im Vergleich dazu relativ stabile DNS beeinflussen und eine Rolle bei der Kontrolle der Struktur und Funktion der DNS spielt. DNS Methylierung ist eine der am besten untersuchbaren epigenetischen Ebenen. Diese Arbeit beschreibt im ersten Teil die Entwicklung eines neuen Algorithmus, der quantitative Methylierungsmessung auf der Grundlage von Elektropherogramm Daten aus der direkten Sequenzierung von PCR Produkten von Bisulfit behandelter DNS ermöglicht. Es wird gezeigt, daß die Verwendung des Algorithmus mit Daten von PCR Produkten eine brauchbare Alternative zu Subklonierung und Sequenzierung von ca. zehn Subklonen ist und damit effiziente DNS Methylierungsstudien durch Hochdurchsatzsequenzierung ermöglicht. Der zweite Teil der Arbeit beschreibt die Möglichkeit mit Hilfe eines Dekonvolutions Algorithmus Artefakte und Signal Echos in Sequenzierungsrohdaten zu kompensieren. Der dritte Teil behandelt die Analyse und die biologische Erkenntnisse aus den Daten des HEP, dem ersten hochauflösenden Methylierungsdatensatz für drei Chromosomen in zwölf Geweben. Es wird gezeigt, daß differentielle Methylierung zwischen gesunden Geweben weit verbreitet ist, welchen Einfluß CpG Dichte und Nachbarschaft zu funktionalen genomischen Bereichen auf das DNS Methylierungsprofil haben und in wieweit benachbarte CpGs dazu tendieren, sich in comethylierten Einheiten zu organisieren.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-14308
hdl:20.500.11880/22373
http://dx.doi.org/10.22028/D291-22317
Erstgutachter: Walter, Jörn
Tag der mündlichen Prüfung: 23-Jan-2008
Datum des Eintrags: 13-Feb-2008
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Biowissenschaften
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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