Prof. Thomas Dandekar dandekar@biozentrum.uni-wuerzburg.de Bioinformatik Prof. Thomas Dandekar dandekar@biozentrum.uni-wuerzburg.de.

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1 Prof. Thomas Dandekar dandekar@biozentrum.uni-wuerzburg.de
Bioinformatik Prof. Thomas Dandekar

2 Literatur Arthur M. Lesk „Bioinformatik“ Edda Klipp „Systems Biology“
Hansen, Andrea „Bioinformatik“ Bioinformatik : Ein Leitfaden für Naturwissenschaftler Taschenbuch – neueste Version 4. Oktober 2013; Web-Links im Anhang wichtig Lernziel: einfache Analysen, insbesondere Sequenzanalysen, selbst durchführen Arthur M. Lesk „Bioinformatik“ Bioinformatik, Eine Einführung, Spektrum, 2003. Zusammenhänge, Proteinstruktur, schöne Weblems und Problems Edda Klipp „Systems Biology“ Systems Biology: A Textbook, 2nd Edition Klipp, Wolfram Liebermeister, Christoph Wierling, Axel Kowald ISBN: ; 504 pages, May 2016, Wiley-Blackwell

3 Bioinformatik  Computational Biology  molekulare Ursachen

4 Literatur Guter Einstieg in die Bioinformatik
Vorbereitung für die Klausur ISBN:

5 Wie verstehe ich Bioinformatik? (Alorithmen und Design der Zelle)
Was ist das Faszinierende an Bioinformatik? Digitales Zeitalter, Zeitalter der molekularen Medizin, Big Data (Omics)

6 Daten sammeln  Datenbanken Literatur: NCBI Website: MEDLINE Sequenzen: Genbank (und EMBL Datenbank) Protein-Protein Interaktionen: PlateletWebKnowledgebase STRING Datenbank 2. Daten untersuchen  Programme schreiben  Programme anwenden Sequenzvergleich mit BLAST 3. Daten verstehen  Simulationen (Nachschlagen: KEGG) Metabolismus (YANA Stoffwechselfluss) regulatorisches Netzwerk erstellen (Cell Designer) regulatorisches Netzwerk simulieren (SQUAD)

7 Auffinden von Informationen, z.B. über BRCA1  mit NCBI

8 Sequenzen, Krankheiten, Lokalisation, Funktion, Publikationen, …

9  als FASTA-File ausgeben lassen

10 sequence to sequence comparison?
Good question: How can I do really fast my sequence to sequence comparison?

11 z.B. BRCA1 in Maus zu 56% identisch – das Alignment zeigt die einzelnen Positionen zwischen Mensch und Maus

12 Can I be sure that my protein sequence has no critical mutation?
Good question: How Can I be sure that my protein sequence has no critical mutation? Answer: Check-out Prosite at the Swiss Bioinformatics Institute!

13

14 What's in a Genome

15 the function of an RNA sequence?
Good question: How do I find out the function of an RNA sequence? Database? Software? Name and explain both by two specific details (6 points)!

16 Vorlesung 2: Transcription Datenbanken: RFAM:. http://rfam. sanger. ac
Vorlesung 2: Transcription Datenbanken: RFAM:   Programme: RNAfold: mFold: RNAanalyzer: wuerzburg.de/ Riboswitch Finder:

17 RNA secondary structures
The RNA secondary structure with the lowest energy can be calculated: UNAfold/mFold RNAFold RNAStructure

18 Ribozymes Catalytic RNA
9/29

19 Auffinden von funktionellen RNA  mit RFAM z. B
Auffinden von funktionellen RNA  mit RFAM z.B. Streptococcus pyogenes STPY1

20 Ergebnis? Ein Purin-Riboswitch an Position 1276-1371

21  mit RNA Analyzer, z.B. cathepsin

22  mit RNA Analyzer, z.B. cathepsin

23  mit RegRNA 2.0

24 Pathways systematischer Stoffwechselvergleich: Elementarmodenanalyse

25 Pathways systematischer Stoffwechselvergleich: Elementarmoden
Biologisch angewandt

26 Computational Biology
AG Dandekar modelling regulatory and metabolic networks genome annotation; RNA regulation; protein sequences & structures; metabolic networks and their modelling Boolean modelling and semiquantitative models of cellular interactions AG Naseem Synthetic Biology (Dr. Bencurova) Molecular Dynamics (Dr. Sarukhanyan) AG Dittrich interactomics AG Müller statistics in biology (enterobacteria, proteomics, modules) AG Wolf phylogeny AG Schultz evolutionary biology (phylogeny, proteins, language) AG Keller Metagenomics and transcriptomics CCTB Four Juniorprofessors: Imaging (Kollmannsberger), Cellular Simulations (Matthäus), Ecosystem Modelling (Cabral), GWAS (Korte)

27 Network reconstruction
(differential expression, epigenetics, annotation… statistics, Bayesian reasoning, sequence analysis…) Network topology (metabolic networks: cancer, isotope labeling graph based approaches, I-graph) Network analysis (metabolism and global regulation, protein interaction networks and RNAi, signalling networks ODEs, interpolation, attractors…)

28 Boolean network models
Liver cell IL6 (rot): liver cells alive Kupffer cell Schlatter et al., Brief Bioinf, 2011

29 How to simulate the impact of a signal on the network behavior?
2 1 3 5 6 4 5/28 Signalling example: Pst DC3000 attacks Arabidopsis Naseem et al., Plant Cell 2012

30 Daten sammeln  Datenbanken Literatur: NCBI Website: MEDLINE Sequenzen: Genbank (und EMBL Datenbank) Protein-Protein Interaktionen: PlateletWebKnowledgebase STRING Datenbank 2. Daten untersuchen  Programme schreiben  Programme anwenden Sequenzvergleich mit BLAST 3. Daten verstehen  Simulationen (Nachschlagen: KEGG) Metabolismus (YANA Stoffwechselfluss) regulatorisches Netzwerk erstellen (Cell Designer) regulatorisches Netzwerk simulieren (SQUAD)