Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen Prof. E. W. Mayr Institut für Informatik Technische Universität München BFAM-Teilprojekt BF-S15T07 „Effiziente Clustering-Verfahren zur genomweiten Expressionsanalyse“ BFAM-Teilprojekt BF-S15T08 „Modellierung und Visualisierung Biochemischer Reaktionswege“ Dr. Jens Ernst (ernstj@in.tum.de) Sebastian Wernicke (wernicke@in.tum.de) Arno Buchner (buchner@in.tum.de) Jan Griebsch (griebsch@in.tum.de) Sonstige Projekte im Bereich Bioinformatik Hanjo Täubig (taeubig@in.tum.de) Moritz Maass (maass@in.tum.de)

BFAM im Forschungskontext des Lehrstuhls Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen Algorithmische Bioinformatik Teilprojekt „Clustering“ Graphentheorie Kombinatorische Optimierung Randomisierte Algorithmen Teilprojekt „Biologische Netzwerke“ Algorithmenvisualisierung Komplexitätstheorie Computeralgebra Sonstige Bioinformatik- Projekte Petri-Netze Scheduling

Teilprojekt „Effiziente Clustering-Verfahren zur genomweiten Expressionsanalyse“ Genexpressionsprofile Normalisierung Ähnlichkeits- untersuchung Genexpressionsdaten Clustering

Meilensteine des Teilprojekts: Ähnlichkeitsmaße für Expressionsprofile: Qualitätsmaße für Clusterings: Neuentwicklung von Clustering-Algorithmen: RCPT-Algorithmus (graphentheoretisch, randomisiert) SR-Algorithmus (spektral) Implementierung als Softwarepaket: Entwicklung erweiterter Clustering-Modelle: Rekonstruktion überlappender Cluster Clustering in höheren Momenten Einbringung von Vorwissen in den Clustering-Prozess:

Kooperationen im BFAM-Verbund, Publikationen: Kooperation mit der Genomatix Software GmbH: Erweiterung der Cluster-Analyse um Vorwissen aus biologischen Datenbanken und Nebenbedingungen Kooperation mit Genomatix Software GmbH, der Biomax Informatics GmbH, der Gruppe Prof. Lasser und der Gruppe Prof. Kriegel: Vergleichende Bewertung von Clusterverfahren Publikationen: [1] „Similarity-Based Clustering Algorithms for Gene Expression Profiles“, J. Ernst, Dissertation, Technische Universität München, 2002 [2] „Generalized Clustering of Gene Expression Profiles – A Spectral Approach“, J. Ernst, Proc. of the Int. Conference on Bioinformatics, Bangkok, 2002 [3] „The Complexity of Detecting Fixed-Density Clusters“, H. Täubig et. al., Proc. of the 5th Italian Conference on Algorithms and Complexity, 2003

Biochemischer Reaktionswege“ Teilprojekt „Modellierung und Visualisierung Biochemischer Reaktionswege“ Fokus: Hierarchisierte Netzwerke flexible Detailtiefe (Organisation: Z.B. Zelle, Organelle, Kompartiment, Teilreaktion,…), Layouterhaltung („Preserving of the mental Map”) Modellierung und Datenstrukturentwicklung Enwtwicklung verschiedener „Hierarchiekonzepte“, Analyse sich daraus ergebender Konsequenzen für die effiziente Darstellung und Analyse von biochemischen Netzwerken Implementierung Programmierung einer generischen (modularen, erweiterbaren) Software. Beispielhafte Implementierung der entwickelten Ansätze für Anwendungen und als Proof-of-Concept. Anwendung Vergleich von Reaktionsnetzwerken auf verschiedenen hierarchischen Ebenen, Ausnützen entwickelter Konzepte kollabieren expandieren

Meilensteine des Teilprojekts: Planung Implementierung Anwendung Modellierung Enwicklung Daten- struktur Hierarchie-konzepte Graph Drawing Verwendung der Software Vorgehen Status Darstellung von biochem. Netzwerken Parametrisie-rung der Belegung Hierarchisie-rung und Attributierung Effiziente Realisierung von Operationen Konsistenzüberwachung Lokale Selbstähnlich-keit Flexibler Wechsel zwischen Hierarchiestufen Verschiedene Hierarchisie-rungen (modular) und Detailgrade Untersuchung auf Einsetzbarkeit Ergänzung um spezielle Verfahren Implementie-rung Ähnlichkeit zwischen Netzwerken Consensus Netzwerke Maximale / minimal ähnliche Substrukturen Bemerkungen

Kooperationen und Mitarbeit 1. Kooperationen mit anderen Forschungseinrichtungen und Firmen - Computer-Chemie-Centrum der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (Prof. Dr. J. Gasteiger): Austausch von Daten (BioPath), Softwarebibliotheken (MOSES) gegen Netzwerkanalysedaten und –software. - Munich Information Center for Protein Sequences (Dr. V. Stümpflen) Austausch von Daten über Protein-Proteininteraktionsnetzwerke gegen Analyse- und Visualisierungstool. Entwicklung von Schnittstellenstandards - Lehrstuhl für Organische Chemie und Biochemie (Prof. Dr. Dr. A. Bacher) Netzwerkmodellierung für die Auswertung quantitativer Daten aus Markierungsexperimenten mit Glucose. 2. Diplomarbeiten - Tobias Binder: „Automatisierte Analyse und Zerlegung metabolischer Netzwerke durch Knotenzentralitätsmasse – Analyse und Implementierung“. - Uwe Römers: „Motivsuche in Proteinstrukturdatenbanken unter Berücksichtigung von Insertionen und Deletionen“. - Johannes Nowak: „A New Indexing Method for Approximate Pattern Matching with One Mismatch, Johannes Nowak”