Bioinformatik und Systembiologie

Leitung:		Prof. Dr. Tim Beissbarth
Institut:		Deutsches Krebsforschungszentrum
Homepage:		www.dkfz.de

Dieses Teilprojekt war verantwortlich für Datenmanagement und -analyse in der IG Prostata-Krebs und beteiligt am experimentellen Design und der Analyse der Daten aus den anderen Teilprojekten. Statistische Datenanalysemethoden wurden angepasst im Hinblick auf die Integration der hier generierten verschiedenen Datentypen und die hier zu testenden Hypothesen. Dabei wurden vor allem Klassifikationsmethoden sowie Methoden der Integration molekularer Datensätze angewandt. In enger Kommunikation mit anderen Teilprojekten wurden in TP13 die statistischen Analysen der Hochdurchsatzdaten (DKFZ-intern: TP5,9,11) sowie (v.a. mit  TP4,5,6,8), die Korrelation mit klinischen Parametern sowie GO- und Pathwayanalysen durchgeführt und weiterentwickelt (Johannes et al., 2010, 2011). Letztere ergaben für verschiedene Gen-Signaturen (z.B. TMPRSS2-ERG Fusionsgenstatus-, microRNA-basiert) Assoziationen zu onkogenen zellulären Prozessen und Signalwegen. Durch die Integration von microRNA und Genexpressionsdaten konnten Interaktionsmodelle erstellt und die Beteiligung der betreffenden miRNAs und Gene an wichtigen biologischen Prozessen überprüft werden. Desweiteren wurde die funktionelle Konsequenz von DNA-Methylierungsveränderungen (TP4) durch Integration der Exonarray- und miRNA-Daten überprüft, und relevante Korrelationen herausgestellt. In Zusammenarbeit mit TP8 wurden ferner die Analysen zur Identifizierung und Verifizierung eines diagnostischen Klassifikators für das Prostatakarzinom durchgeführt.