Please use this identifier to cite or link to this item:
doi:10.22028/D291-23222
Title: | Bioinformatic tools and computational methods for mapping DNA methylation variability |
Other Titles: | Bioinformatische Werkzeuge und Rechnerische Methoden zur Kartierung der DNA-Methylierungsvariabilität |
Author(s): | Lutsik, Pavlo |
Language: | English |
Year of Publication: | 2016 |
OPUS Source: | Genome Biology, Nature Methods, Nucleic Acids Research |
SWD key words: | Bioinformatik Epigenetik DNS Methylierung Dekonvolution |
Free key words: | Bisulfit-Sequenzierung Zellulare Heterogenität epigenetics DNA methylation bisulfite sequencing deconvolution |
DDC notations: | 570 Life sciences, biology |
Publikation type: | Dissertation |
Abstract: | 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. 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. |
Link to this record: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-67884 hdl:20.500.11880/23278 http://dx.doi.org/10.22028/D291-23222 |
Advisor: | Walter, Jörn |
Date of oral examination: | 15-Feb-2017 |
Date of registration: | 14-Mar-2017 |
Faculty: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Department: | NT - Biowissenschaften |
Collections: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Files for this record:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
thesis_printed_dkfz.pdf | 36,19 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in SciDok are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.