Systembiologie Flashcards

1
Q

Definition System

A

Gesamtheit von voneinander abhängigen Entitäten, welche über Interaktion ein Ganzes bilden

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2
Q

Definition Komplexes System

A

System aus vielen Entitäten mit Strukturähnlichkeiten: Modularität, Hierarchie, Kontolle

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3
Q

Definition Systembiologie

A

Untersuchen von inter- & innerzellulären dynamischen Prozessen über systhemtheoretischen Ansatz

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4
Q

Ziel der systembiologie & welche Daten sind nötig?

A

Ziel: kausatives Verständnis der molekularen Prinzipien des Lebens
Benötigt: quantitative Daten aus Genomik, Proteomik, Transkriptomik, Klinik

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5
Q

Für welche Teile der Biologie ist Systembiologie interessant?

A

Enzyme & deren Reaktionen, Pathways, zelluläre Funktionen, Physiologie

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6
Q

Data Mining: Was wird untersucht?

A

Mustererkennung, Korrelation, Clustering

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7
Q

Systemansatz: Was wird untersucht?

A

Generelle Prinzipien, Stimulus Response, Modellierung & ggf. Simulation

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8
Q

Modellzyklus

A

Hypothese -> Experiment -> Daten -> Modell -> Simulation -> Übereinstimmung mit oder Differenz von Hypothese

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9
Q

2 Ansätze zur Modellierung & Startdaten

A

Top-Down-Modellierung: statistische Daten

Bottom-Up-Modellierung: molekularbiologische Erkenntnisse

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10
Q

Was ist in Systemmedizin mit inbegriffen?

A

Bioinformatik, Systembiologie & Medizininformatik

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11
Q

Was sind OMICS?

A

Charakterisierung & Quantifizierung v. biologischen Entitäten, deren Funktion/Struktur/Dynamik

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12
Q

Struktureller Workflow der Ensembl Datenbank

A

DNA-Sequenz aus öffentlichen Quellen
Sequenzassembly
Verknüpfung mit funktionellen Datenbanken
Darstellung über Web-Interface

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13
Q

Was heißt es wenn Protein CCDS-ID hat?

A

Findet sich in Genom v. Maus und Mensch -> hoch konserviert, funktionell wichtig

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14
Q

Was bedeuten TSL (Transcription Support Level) 1-5?

A

1: komplett nachgewiesen/unterstützt
2-4: über Expressed Sequence Tags teils unterstützt
5: nur vorhergesagt

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15
Q

Ensembl Identifier & Bedeutung?

A
ENSG -> Gene
ENSP -> Proteine
ENST -> Transkripte
ENSE -> Exons
Suffix für nicht-humane Proteine
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16
Q

Wieso muss Ensembl möglich dynamisch sein?

A

Genomassembly iterativer Prozess mit Zufallskomponenten

-> 5% Genom unbekannt, 50% repetetive Elemente (ständig ergänzt)

17
Q

Was steht in Misc-Tabelle von Ensembl?

A

Transkripte gruppiert nach Operon

18
Q

Was steht in ID-Mapping-Tabelle von Ensembl?

A

Mappt Namen & zugrhörige Transkripte, archiviert Namen

19
Q

Was steht in External-References-Tabelle von Ensembl?

A

Links zu externen Datenbanken

20
Q

Wie reflektiert Datenbank Scaffold-Ansatz d. Shotgun-Sequencing?

A

Gibt Informationen zu kleinen DNA-Stücken & dann immer größer werdend
Contigs -> Scaffold -> Chromosomes

21
Q

Wie setzt sich Benennung d. DNA-Stücke in Ensembl zusammen?

A
Koordinatensystem (t.B. Chromosom, Scaffold, etc.)
Assembly
Seq_Region Name: Nummer
Start: AS-Zahl
End: AS-Zahl
Strang: 1 oder -1
22
Q

Datenexport in 4 Schritten bei Ensembl: wonach wird gefiltert?

A

Data: Datenset
Filters: IDs, Regionen, Domains, best. Expression
Attributes: Homologie, Eigenschaften, Struktur
Results: als Tabellen/Text

23
Q

Differentielle Genregulation: Was untersucht? Was interessiert?

A

Bestimmung v. Genen welche mit Phänotyp assoziiert sind

Welche Geneabschnitte werden nach Drug-Behandlung hoch-/runterreguliert?

24
Q

LIMMA: steht wofür? Was und wie funktioniert es?

A

Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data

T-Test für Microarrays: moddeliert systematischen fehler & schätzt zufällige Variation

25
Q

Ziel GO (Gene Ontology)

A

Kontrolliertes Vokabular für Gene & Attribute
Gene & Produkte kommentieren & standardisieren
Zugang zu Datenbank- & Analysetools

26
Q

Struktur der GO?

A

Gerichteter, azyklischer Graph mit Knoten=Ontologiebegriffe & Kanten=Verknüpfung
Verknüpfungen “is-a” oder “part-of”

27
Q

3 Wichtige Unterteilungen für Proteine in GO

A

Zellkomponent
Biologischer Prozess
Molekulare Funktion

28
Q

Nachteile GO

A

Kleinteilig

Wenig Fokus auf Signal Processing

29
Q

Was ist in Reactome aufgelistet?

A

Bindung & Dissoziation
Degradation
Transport
Phosphorylierung & Dephosphorylierung

30
Q

Enrichment Analysis: Wovon geht man aus?

A

Biolog. Studion hat keinen Zusammenhang mit best. Funktion -> Ergebnis willkürlich (Nullmodell)

31
Q

Welche Parameter besitzt Fischer-Test?

A

Gene d. Kategorie t sind in Studie überrepräsentiert
Gesamtpopulation aller Gene m
n signifikante Gene
m(t) signifikante Gene d. Kategorie t
n(t) signifikante Gene & signifikante Gene d. Kategorie t die überlappen

32
Q

GSEA: steht wofür? Was wird gemacht

A

Gene Set Enrichment Analysis

Berechnen von Scores für Gengruppen

33
Q

Workflow d. GESA

A

Sortieren d. Gene anhand differentieller Regulation
Selektieren d. geclusterten Gen-Sets an Listenende
Signifikanz d. Enrichments aus Permutationstest

34
Q

p-Wert für Genrnks berechnen: wie?

A

Randomisierung & wdh d. Genranks
Nullverteilung v. >1000 Werten
Anteil Enrichment Scores, die Enrichment Scores aus Experiment übersteigen

35
Q

Input in VEP (Variant Effect Predictor)

A

Genomische Koordinaten
VCF
Varianten-IDs

36
Q

Output von VEP

A
Betroffenes Gen/Transkript/Protein
Pathogenität 
Frequenzhäufigkeit
Regulatorische & Splicing Effekte
Literatursuche
37
Q

SIFT: steht wofür? Was beeinflusst Entscheidung?

A

Sorting Intolerant From Tolerant
Ist Position d. AS konserviert?
Ist Position d. AS mit best. chem. Eigenschaft konserviert?
Wie sehr unterscheidet sich AS und mutierte AS?