Analyzing the dependence structure of microarray data: a copula–based approach

The main aim of this Ph.D. dissertation is the study of clustering dependent data by means of copula functions with particular emphasis on microarray data. Copula functions are a popular multivariate modeling tool in each field where the multivariate dependence is of great interest and their use in clustering has not been still investigated. The first part of this work contains the review of the literature of clustering methods, copula functions and microarray experiments. The attention focuses on the K–means (Hartigan, 1975; Hartigan and Wong, 1979), the hierarchical (Everitt, 1974) and the model–based (Fraley and Raftery, 1998, 1999, 2000, 2007) clustering techniques because their performance is compared. Then, the probabilistic interpretation of the Sklar’s theorem (Sklar’s, 1959), the estimation methods for copulas like the Inference for Margins (Joe and Xu, 1996) and the Archimedean and Elliptical copula families are presented. In the end, applications of clustering methods and copulas to the genetic and microarray experiments are highlighted. The second part contains the original contribution proposed. A simulation study is performed in order to evaluate the performance of the K–means and the hierarchical bottom–up clustering methods in identifying clusters according to the dependence structure of the data generating process. Different simulations are performed by varying different conditions (e.g., the kind of margins (distinct, overlapping and nested) and the value of the dependence parameter ) and the results are evaluated by means of different measures of performance. In light of the simulation results and of the limits of the two investigated clustering methods, a new clustering algorithm based on copula functions (‘CoClust’ in brief) is proposed. The basic idea, the iterative procedure of the CoClust and the description of the written R functions with their output are given. The CoClust algorithm is tested on simulated data (by varying the number of clusters, the copula models, the dependence parameter value and the degree of overlap of margins) and is compared with the performance of model–based clustering by using different measures of performance, like the percentage of well–identified number of clusters and the not rejection percentage of H0 on . It is shown that the CoClust algorithm allows to overcome all observed limits of the other investigated clustering techniques and is able to identify clusters according to the dependence structure of the data independently of the degree of overlap of margins and the strength of the dependence. The CoClust uses a criterion based on the maximized log–likelihood function of the copula and can virtually account for any possible dependence relationship between observations. Many peculiar characteristics are shown for the CoClust, e.g. its capability of identifying the true number of clusters and the fact that it does not require a starting classification. Finally, the CoClust algorithm is applied to the real microarray data of Hedenfalk et al. (2001) both to the gene expressions observed in three different cancer samples and to the columns (tumor samples) of the whole data matrix.

New approaches to open problems in gene expression microarray data

In the past decade, the advent of efficient genome sequencing tools and high-throughput experimental biotechnology has lead to enormous progress in the life science. Among the most important innovations is the microarray tecnology. It allows to quantify the expression for thousands of genes simultaneously by measurin the hybridization from a tissue of interest to probes on a small glass or plastic slide. The characteristics of these data include a fair amount of random noise, a predictor dimension in the thousand, and a sample noise in the dozens. One of the most exciting areas to which microarray technology has been applied is the challenge of deciphering complex disease such as cancer. In these studies, samples are taken from two or more groups of individuals with heterogeneous phenotypes, pathologies, or clinical outcomes. these samples are hybridized to microarrays in an effort to find a small number of genes which are strongly correlated with the group of individuals. Eventhough today methods to analyse the data are welle developed and close to reach a standard organization (through the effort of preposed International project like Microarray Gene Expression Data -MGED- Society [1]) it is not unfrequant to stumble in a clinician's question that do not have a compelling statistical method that could permit to answer it.The contribution of this dissertation in deciphering disease regards the development of new approaches aiming at handle open problems posed by clinicians in handle specific experimental designs. In Chapter 1 starting from a biological necessary introduction, we revise the microarray tecnologies and all the important steps that involve an experiment from the production of the array, to the quality controls ending with preprocessing steps that will be used into the data analysis in the rest of the dissertation. While in Chapter 2 a critical review of standard analysis methods are provided stressing most of problems that In Chapter 3 is introduced a method to adress the issue of unbalanced design of miacroarray experiments. In microarray experiments, experimental design is a crucial starting-point for obtaining reasonable results. In a two-class problem, an equal or similar number of samples it should be collected between the two classes. However in some cases, e.g. rare pathologies, the approach to be taken is less evident. We propose to address this issue by applying a modified version of SAM [2]. MultiSAM consists in a reiterated application of a SAM analysis, comparing the less populated class (LPC) with 1,000 random samplings of the same size from the more populated class (MPC) A list of the differentially expressed genes is generated for each SAM application. After 1,000 reiterations, each single probe given a "score" ranging from 0 to 1,000 based on its recurrence in the 1,000 lists as differentially expressed. The performance of MultiSAM was compared to the performance of SAM and LIMMA [3] over two simulated data sets via beta and exponential distribution. The results of all three algorithms over low- noise data sets seems acceptable However, on a real unbalanced two-channel data set reagardin Chronic Lymphocitic Leukemia, LIMMA finds no significant probe, SAM finds 23 significantly changed probes but cannot separate the two classes, while MultiSAM finds 122 probes with score >300 and separates the data into two clusters by hierarchical clustering. We also report extra-assay validation in terms of differentially expressed genes Although standard algorithms perform well over low-noise simulated data sets, multi-SAM seems to be the only one able to reveal subtle differences in gene expression profiles on real unbalanced data. In Chapter 4 a method to adress similarities evaluation in a three-class prblem by means of Relevance Vector Machine [4] is described. In fact, looking at microarray data in a prognostic and diagnostic clinical framework, not only differences could have a crucial role. In some cases similarities can give useful and, sometimes even more, important information. The goal, given three classes, could be to establish, with a certain level of confidence, if the third one is similar to the first or the second one. In this work we show that Relevance Vector Machine (RVM) [2] could be a possible solutions to the limitation of standard supervised classification. In fact, RVM offers many advantages compared, for example, with his well-known precursor (Support Vector Machine - SVM [3]). Among these advantages, the estimate of posterior probability of class membership represents a key feature to address the similarity issue. This is a highly important, but often overlooked, option of any practical pattern recognition system. We focused on Tumor-Grade-three-class problem, so we have 67 samples of grade I (G1), 54 samples of grade 3 (G3) and 100 samples of grade 2 (G2). The goal is to find a model able to separate G1 from G3, then evaluate the third class G2 as test-set to obtain the probability for samples of G2 to be member of class G1 or class G3. The analysis showed that breast cancer samples of grade II have a molecular profile more similar to breast cancer samples of grade I. Looking at the literature this result have been guessed, but no measure of significance was gived before.

Variation in peach fruit susceptibility to Monilinia laxa and gene expression

Brown rot caused by Monilinia laxa and Monilinia fructigena is considered one of the most important diseases affecting Prunus species. Although some losses can result from the rotten fruits in the orchard, most of the damage is caused to fruits during the post-harvest phase. Several studies reported that brown rot incidence during fruit development highly varies; it was found that at a period corresponding to the the pit hardening stage, fruit susceptibility drastically decreases, to be quickly restored afterwards. However the molecular basis of this phenomenon is still not well understood. Furthermore, no difference in the rot incidence was found between wound and un-wound fruits, suggesting that resistance associated more to a specifc biochemical response of the fruit, rather than to a higher mechanical resistance. So far, the interaction Monilinia-peach was analyzed through chemical approaches. In this study, a bio-molecular approach was undertaken in order to reveal alteration in gene expression associated to the variation of susceptibility. In this thesis three different methods for gene expression analysis were used to analyze the alterations in gene expression occurring in peach fruits during the pit hardening stage, in a period encompassing the temporary change in Monilinia susceptibility: real time PCR, microarray and cDNA AFLP techniques. In 2005, peach fruits (cv.K2) were weekly harvested during a 19-week long-period, starting from the fourth week after full bloom, until full maturity. At each sampling time, three replicates of 5 fruits each were dipped in the M.laxa conidial suspension or in distilled water, as negative control. The fruits were maintained at room temperature for 3 hours; afterwards, they were peeled with a scalpel; the peel was immediately frozen in liquid nitrogen and transferred to -80 °C until use. The degree of susceptibility of peach fruit to the pathogen was determined on 3 replicates of 20 fruits each, as percentage of infected fruits, after one week at 20 °C. Real time PCR analysis was performed to study the variation in expression of those genes encoding for the enzymes of the phenylpropanoid pathway (phenylalanine ammonia lyase (PAL), chalcone synthase (CHS), cinnamate 4-hydroxylase (C4H), leucoanthocyanidine reductase (LAR), hydroxycinnamoyl CoA quinate hydroxycinnamoyl transferase (HQT) and of the jasmonate pathway, such as lipoxygenase (LOX), both involved in the production of important defense compounds. Alteration in gene expression was monitored on fruit samples of a period encompassing the pit hardening stage and the corresponding temporary resistance to M.laxa infections, weekly, from the 6thto the 12th week after full bloom (AFB) inoculated with M. laxa or mock-inoculated. The data suggest a critical change in the expression level of the phenylpropanoid pathway from the 7th to the 8th week AFB; such change could be directly physiologically associated to the peach growth and it could indirectly determine the decrease of susceptibility of peach fruit to Monilinia rot during the subsequent weeks. To investigate on the transcriptome variation underneath the temporary loss of susceptibility of peach fruits to Monilinia rot, the microarray and the cDNA AFLP techniques were used. The samples harvested on the 8th week AFB (named S, for susceptible ones) and on the 12th week AFB (named R, for resistant ones) were compared, both inoculated or mock-inoculated. The microarray experiments were carried out at the University of Padua (Dept. of Environmental Agronomy and Crop Science), using the μPEACH1.0 microarray together with the suited protocols. The analysis showed that 30 genes (corresponding to the 0.6% of the total sequences (4806) contained in the μPeach1.0 microarray) were found up-regulated and 31 ( 0.6%) down regulated in RH vs. SH fruits. On the other hand, 20 genes (0.4%) were shown to be up-regulated and 13 (0.3%) down-regulated in the RI vs. SI fruit. No genes were found differentially expressed in the mock-inoculated resistant fruits (RH) vs. the inoculated resistant ones (RI). Among the up-regulated genes an ATP sulfurylase, an heat shock protein 70, the major allergen Pru P1, an harpin inducing protein and S-adenosylmethionine decarboxylase were found, conversely among the down-regulated ones, cinnamyl alcohol dehydrogenase, an histidine- containing phosphotransfer protein and the ferritin were found. The microarray experimental results and the data indirectly derived, were tested by Real Time PCR analysis. cDNA AFLP analysis was also performed on the same samples. 339 transcript derived fragments considered significant for Monilinia resistance, were selected, sequenced and classified. Genes potentially involved in cell rescue and defence were well represented (8%); several genes (12.1%) involved in the protein folding, post-transductional modification and genes (9.2%) involved in cellular transport were also found. A further 10.3% of genes were classified as involved in the metabolism of aminoacid, carbohydrate and fatty acid. On the other hand, genes involved in the protein synthesis (5.7%) and in signal transduction and communication (5.7%) were found. Among the most interesting genes found differentially expressed between susceptible and resistant fruits, genes encoding for pathogenesis related (PR) proteins were found. To investigate on the association of Monilinia resistance and PR biological function, the major allergen Pru P1 (GenBank accession AM493970) and its isoform (here named Pru P2), were expressed in heterologous system and in vitro assayed for their anti-microbial activity. The ribonuclease activity of the recombinant Pru P1 and Pru P2 proteins was assayed against peach total RNA. As the other PR10 proteins, they showed a ribonucleolytic activity, that could be important to contrast pathogen penetration. Moreover Pru P1 and Pru P2 recombinant proteins were checked for direct antimicrobial activity. No inhibitory effect of Pru P1 or Pru P2 was detected against the selected fungi.

Identification of surface protein complexes of Streptococcus pyogenes through protein microarray technology

A systematic characterization of the composition and structure of the bacterial cell-surface proteome and its complexes can provide an invaluable tool for its comprehensive understanding. The knowledge of protein complexes composition and structure could offer new, more effective targets for a more specific and consequently effective immune response against a complex instead of a single protein. Large-scale protein-protein interaction screens are the first step towards the identification of complexes and their attribution to specific pathways. Currently, several methods exist for identifying protein interactions and protein microarrays provide the most appealing alternative to existing techniques for a high throughput screening of protein-protein interactions in vitro under reasonably straightforward conditions. In this study approximately 100 proteins of Group A Streptococcus (GAS) predicted to be secreted or surface exposed by genomic and proteomic approaches were purified in a His-tagged form and used to generate protein microarrays on nitrocellulose-coated slides. To identify protein-protein interactions each purified protein was then labeled with biotin, hybridized to the microarray and interactions were detected with Cy3-labelled streptavidin. Only reciprocal interactions, i. e. binding of the same two interactors irrespective of which of the two partners is in solid-phase or in solution, were taken as bona fide protein-protein interactions. Using this approach, we have identified 20 interactors of one of the potent toxins secreted by GAS and known as superantigens. Several of these interactors belong to the molecular chaperone or protein folding catalyst families and presumably are involved in the secretion and folding of the superantigen. In addition, a very interesting interaction was found between the superantigen and the substrate binding subunit of a well characterized ABC transporter. This finding opens a new perspective on the current understanding of how superantigens are modified by the bacterial cell in order to become major players in causing disease.

Genomic characterization of the italian wolf (Canis lupus): the genes involved in black coat colour determination and application of microarray technique for snps detection.

This study provides a comprehensive genetic overview on the endangered Italian wolf population. In particular, it focuses on two research lines. On one hand, we focalised on melanism in wolf in order to isolate a mutation related with black coat colour in canids. With several reported black individuals (an exception at European level), the Italian wolf population constituted a challenging research field posing many unanswered questions. As found in North American wolf, we reported that melanism in the Italian population is caused by a different melanocortin pathway component, the K locus, in which a beta-defensin protein acts as an alternative ligand for the Mc1r. This research project was conducted in collaboration with Prof. Gregory Barsh, Department of Genetics and Paediatrics, Stanford University. On the other hand, we performed analysis on a high number of SNPs thanks to a customized Canine microarray useful to integrate or substitute the STR markers for genotyping individuals and detecting wolf-dog hybrids. Thanks to DNA microchip technology, we obtained an impressive amount of genetic data which provides a solid base for future functional genomic studies. This study was undertaken in collaboration with Prof. Robert K. Wayne, Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of California, Los Angeles (UCLA).

Identifikation transkriptioneller Alterationen menschlicher Tumoren und Entwicklung eines neuen auf RNA-Transfer basierenden Verfahrens zur Bestimmung der Genfunktion

Zielvorgaben der vorliegenden Arbeit war die Identifikation neuer selektiv in Tumoren aktivierter Gene sowie die Entwicklung eines methodischen Prozesses, um die molekularen Effekte der fehlerhaften Aktivierung solcher Gene zu untersuchen. Für die erste Fragestellung haben wir zwei komplementäre Methoden entwickelt. Zum einen haben wir nach neuen Mitglieder der Cancer/Germline (CG) Familie von Genen gesucht, die bereits attraktive Zielstrukturen laufender Phase I/IIa Studien sind. Zu diesem Zweck wurde ein bioinformatischer Data Mining Ansatz generiert. Dieser führte zur erfolgreichen in silico Klonierung neuer CG Gene. Zur Identifikation von in Tumorzellen überexprimierten Genen nutzten wir einen cDNA Mikroarray mit 1152 ausgewählten Genen mit direkter oder indirekter tumorimmunologischer oder tumorbiologischer Relevanz. Die komparative transkriptionelle Untersuchung von humanen Tumor- und Normalgeweben mit diesem Array führte zur Wiederentdeckung bereits bekannter, aber auch zur Aufdeckung bisher nicht beschriebener tumor-assoziierter Transkriptionsveränderungen. Der zweite große Schwerpunkt dieser Arbeit war die Technologieentwicklung eines versatilen Prozesses zur Untersuchung von molekularen Effekten eines aberrant in Zellen exprimierten Gens. Zur Simulation dieser Situation stellten wir in vitro transkribierte RNA dieses Gens her und elektroporierten diese in Zielzellen. Transkriptionsanalysen solcher Transfektanden mit Affymetrix Oligonukleotid Mikroarray deckten auf gesamt-genomischer Ebene ganze Kaskaden konsekutiver, transkriptioneller Alterationen auf.

Die Identifizierung und Charakterisierung von HLA-Klasse-I-restringierten Minorhistokompatibilitätsantigenen und Leukämie-assoziierten Antigenen mittels cDNA-Expressionsklonierung

Die allogene hämatopoetische Stammzelltransplantation (allo-HSCT) bietet bei einem hohen Anteil akuter Leukämien die einzige kurative Behandlungsmöglichkeit. Um die mit ihr assoziierte Morbidität und Mortalität zu senken und ihre Effektivität zu steigern, soll die GvL (graft-versus-leukemia)-Reaktion als eigentliches Therapieziel gegenüber der unerwünschten GvHD (graft-versus-host disease) möglichst selektiv verstärkt werden. Wesentliche Mediatoren beider Effekte sind alloreaktive T-Zellen. Bei HLA-Übereinstimmung zwischen Spender und Empfänger sind so genannte Minorhistokompatibilitätsantigene (mHAgs) und Leukämie-assoziierte Antigene (LAA) die mutmaßlichen Zielstrukturen beider Reaktionen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden in dem Leukämie-Modell der Patientin MZ201 [akute myeloische Leukämie (AML) vom Subtyp FAB M5] mittels T-Zell-basierter cDNA-Expressionsklonierung zwei neue Antigene identifiziert, die von allogenen, AML-reaktiven CD8+ T-Lymphozyten aus Blut eines HLA-passenden gesunden Spenders erkannt wurden. Es handelt sich zum einen um das HLA-B*5601-restringierte mHAg PLAUR-317P, das aus einem Polymorphismus des Gens PLAUR (plasminogen activator, urokinase receptor) resultiert. Das von den T-Zellen am Besten erkannte Peptid enthält die Aminosäuren 316 - 327. PLAUR wird in lymphohämatopoetischen Zellen und in verschiedenen Malignomen überexprimiert und ist dabei mit schlechterer Prognose und vermehrter Gewebeinvasivität assoziiert. Etwa 30% getesteter Individuen tragen das Allel PLAUR-317P. Zum anderen handelt es sich um ein Epitop aus der Signalregion des Chemokins CXCL3 [chemokine (C-X-C motif) ligand 3], das von CD8+ T-Zellen des gleichen Spenders auf Leukämiezellen der Patientin MZ201 in Assoziation mit HLA-A*0201 erkannt wurde. Auch CXCL3 wird vorwiegend in Zellen der Myelopoese exprimiert. Aufgrund ihres Expressionsmusters sind beide Antigene potentielle Zielstrukturen für die Elimination der Empfänger-Hämatopoese unter Einschluss der Leukämieblasten im Rahmen der allo-HSCT. Weiterführende Untersuchungen müssen zeigen, ob diese Antigene tatsächlich in vivo GvL-Reaktionen hervorrufen. Die Kenntnis eines repräsentativen Spektrums solcher Antigene würde verbesserte Spenderselektionen erlauben und neue Wege des adoptiven T-Zelltransfers erschließen helfen.

Forensisch relevante SNP-Genotypisierung mittels elektronischer Microarray-Technologie

Die vorliegende Dissertation entstand im Rahmen eines multizentrischen EU-geförderten Projektes, das die Anwendungsmöglichkeiten von Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) zur Individualisierung von Personen im Kontext der Zuordnung von biologischen Tatortspuren oder auch bei der Identifizierung unbekannter Toter behandelt. Die übergeordnete Zielsetzung des Projektes bestand darin, hochauflösende Genotypisierungsmethoden zu etablieren und zu validieren, die mit hoher Genauigkeit aber geringen Aufwand SNPs im Multiplexformat simultan analysieren können. Zunächst wurden 29 Y-chromosomale und 52 autosomale SNPs unter der Anforderung ausgewählt, dass sie als Multiplex eine möglichst hohe Individualisierungschance aufweisen. Anschließend folgten die Validierungen beider Multiplex-Systeme und der SNaPshot™-Minisequenzierungsmethode in systematischen Studien unter Beteiligung aller Arbeitsgruppen des Projektes. Die validierte Referenzmethode auf der Basis einer Minisequenzierung diente einerseits für die kontrollierte Zusammenarbeit unterschiedlicher Laboratorien und andererseits als Grundlage für die Entwicklung eines Assays zur SNP-Genotypisierung mittels der elektronischen Microarray-Technologie in dieser Arbeit. Der eigenständige Hauptteil dieser Dissertation beschreibt unter Verwendung der zuvor validierten autosomalen SNPs die Neuentwicklung und Validierung eines Hybridisierungsassays für die elektronische Microarray-Plattform der Firma Nanogen Dazu wurden im Vorfeld drei verschiedene Assays etabliert, die sich im Funktionsprinzip auf dem Microarray unterscheiden. Davon wurde leistungsorientiert das Capture down-Assay zur Weiterentwicklung ausgewählt. Nach zahlreichen Optimierungsmaßnahmen hinsichtlich PCR-Produktbehandlung, gerätespezifischer Abläufe und analysespezifischer Oligonukleotiddesigns stand das Capture down-Assay zur simultanen Typisierung von drei Individuen mit je 32 SNPs auf einem Microarray bereit. Anschließend wurde dieses Verfahren anhand von 40 DNA-Proben mit bekannten Genotypen für die 32 SNPs validiert und durch parallele SNaPshot™-Typisierung die Genauigkeit bestimmt. Das Ergebnis beweist nicht nur die Eignung des validierten Analyseassays und der elektronischen Microarray-Technologie für bestimmte Fragestellungen, sondern zeigt auch deren Vorteile in Bezug auf Schnelligkeit, Flexibilität und Effizienz. Die Automatisierung, welche die räumliche Anordnung der zu untersuchenden Fragmente unmittelbar vor der Analyse ermöglicht, reduziert unnötige Arbeitsschritte und damit die Fehlerhäufigkeit und Kontaminationsgefahr bei verbesserter Zeiteffizienz. Mit einer maximal erreichten Genauigkeit von 94% kann die Zuverlässigkeit der in der forensischen Genetik aktuell eingesetzten STR-Systeme jedoch noch nicht erreicht werden. Die Rolle des neuen Verfahrens wird damit nicht in einer Ablösung der etablierten Methoden, sondern in einer Ergänzung zur Lösung spezieller Probleme wie z.B. der Untersuchung stark degradierter DNA-Spuren zu finden sein.

Evaluation von Nukleotidpolymorphismen für die Analyse des hämatopoetischen Spenderchimärismus auf Ebene der cDNA

Nach einer hämatopoetischen Stammzelltransplantation spielt die Zuordnung hämatopoetischer Zellen zum Spender oder Empfänger für viele transplantationsbezogene Fragestellungen eine wichtige Rolle. Unter anderem ist das Persistieren von dendritischen Zellen des Empfängers, welche allogene T-Zellen des Spenders stimulieren, ein wichtiger Schritt bei der Entstehung der akuten GVHD. Aus diesem Grund wurde in dieser Arbeit die Weiterentwicklung einer Methode angestrebt, die es uns erlaubt, die Zugehörigkeit isolierter hämatopoetischer Zellen dem Spender oder dem Empfänger zuzuordnen (Chimärismusbestimmung) und gleichzeitig Aussagen über das Ursprungsgewebe und den Aktivierungszustand der Zellen machen zu können. Hierfür nutzten wir Einzelbasenpolymorphismen (SNPs). Ziel dieser Arbeit war es, einen Pool von cDNA-kodierten SNPs zu definieren, mit dem auch HLA-identische Geschwister eindeutig unteschieden werden können. rnHierfür wurden zunächst aus publizierten Datenbanken solche SNPs ausgewählt, die in kodierenden Genabschnitten konstitutiv und gewebeunabhängig auf expremierten Genen lagen und zugleich eine hohe Heterozygotenfrequenz in der europäischen Population aufwiesen. Anhand dieser Kriterien wurden mittels der NCBI-Datenbank insgesamt eine Anzahl von 208 Polymorphismen auf 150 Genen identifiziert. Anschließend erfolgte die Gestaltung von Primerpaaren zur Amplifikation der SNP-kodierenden cDNA-Abschnitte. Diese mussten mindestens eine Intron/Exon-Grenze überspannen, um genomische DNA in der PCR ausschließen zu können. Mit Hilfe der etablierten PCR-Reaktion wurden die Gene in unterschiedlichen Geweben auf ihre Expression hin überprüft. Für 45 Gene ließ sich sowohl eine entsprechende PCR etablieren als auch deren konstitutive Expression in verschiedenen hämatopoetischen Zellen nachweisen. Zur Detektion der einzelnen SNPs in der Minisequenzierung wurden Minisequenzierungs-Sonden generiert und geprüft. Im Folgenden wurden für PCR und Minisequezierung Multiplex-Reaktionen aus vier bis sechs Reaktionen zusammengestellt. Zu diesem Zweck wurden die jeweiligen Primerinteraktionen und die unterschiedlichen Basenlängen des PCR-Produktes berücksichtigt.rnVon den 45 etablierten Einzelreaktionen waren 30 für den Multiplexansatz geeignet. Unter Anwendung dieser Multiplex-Reaktionen wurden 24 HLA-identische Geschwisterpaare (Spender und Empfänger) getestet. Zur Kontrolle erfolgte zusätzlich eine konventionelle Sequenzierung der SNP-kodierenden Bereiche auf der cDNA der jeweiligen Proben. Mit Hilfe der SNP-Kombinationen und der etablierten Methodik waren wir in der Lage alle 24 untersuchten Geschwisterpaare in zwischen sechs und 18 SNP-Systemen zu unterscheiden. rnDie Möglichkeiten, die die Analysen des Chimärismus mittels SNPs auf kodierenden Bereichen der DNA mit sich bringen, liegen nicht nur in der gleichzeitigen Bestimmung der Gewebszugehörigkeit und der Detektion des bestehenden Chimärismus sowie dessen Quantifizierung unter Anwendung einer Real-time-PCR. Vielmehr ermöglicht sie auch eine Aussage über die Genexpression der untersuchten Zelle zu machen. Dies ist insbesondere dann von Interesse, wenn geringe Zellzahlen von aus Gewebe isolierten Zellen zur Verfügung stehen. Die in dieser Arbeit etablierten Ansätze werden derzeit für eine Quantifizierung mittels real-time RCR weiterentwickelt und sollen mittelfristig insbesondere für Untersuchungen des Chimärismus von dermalen und epidermalen dendritischen Zellen der Haut und anderer Zielgewebe der GvHD verwendet werden.rn

Exploring host-pathogen interactions through protein microarray. Large-scale protein microarray analysis revealed novel human receptors for the staphylococcal immune evasion protein FLIPr and for the neisserial adhesin NadA

Adhesion, immune evasion and invasion are key determinants during bacterial pathogenesis. Pathogenic bacteria possess a wide variety of surface exposed and secreted proteins which allow them to adhere to tissues, escape the immune system and spread throughout the human body. Therefore, extensive contacts between the human and the bacterial extracellular proteomes take place at the host-pathogen interface at the protein level. Recent researches emphasized the importance of a global and deeper understanding of the molecular mechanisms which underlie bacterial immune evasion and pathogenesis. Through the use of a large-scale, unbiased, protein microarray-based approach and of wide libraries of human and bacterial purified proteins, novel host-pathogen interactions were identified. This approach was first applied to Staphylococcus aureus, cause of a wide variety of diseases ranging from skin infections to endocarditis and sepsis. The screening led to the identification of several novel interactions between the human and the S. aureus extracellular proteomes. The interaction between the S. aureus immune evasion protein FLIPr (formyl-peptide receptor like-1 inhibitory protein) and the human complement component C1q, key players of the offense-defense fighting, was characterized using label-free techniques and functional assays. The same approach was also applied to Neisseria meningitidis, major cause of bacterial meningitis and fulminant sepsis worldwide. The screening led to the identification of several potential human receptors for the neisserial adhesin A (NadA), an important adhesion protein and key determinant of meningococcal interactions with the human host at various stages. The interaction between NadA and human LOX-1 (low-density oxidized lipoprotein receptor) was confirmed using label-free technologies and cell binding experiments in vitro. Taken together, these two examples provided concrete insights into S. aureus and N. meningitidis pathogenesis, and identified protein microarray coupled with appropriate validation methodologies as a powerful large scale tool for host-pathogen interactions studies.

Identifizierung und Charakterisierung von Zielantigenen alloreaktiver zytotoxischer T-Zellen mittels cDNA-Bank-Expressionsklonierung in akuten myeloischen Leukämien

Allogene hämatopoetische Stammzelltransplantationen (HSZTs) werden insbesondere zur Behandlung von Patienten mit Hochrisiko-Leukämien durchgeführt. Dabei bewirken T-Zellreaktionen gegen Minorhistokompatibilitätsantigene (mHAgs) sowohl den therapeutisch erwünschten graft-versus-leukemia (GvL)-Effekt als auch die schädigende graft-versus-host (GvH)-Erkrankung. Für die Identifizierung neuer mHAgs mittels des T-Zell-basierten cDNA-Expressionsscreenings waren leukämiereaktive T-Zellpopulationen durch Stimulation naïver CD8+-T-Lymphozyten gesunder HLA-Klasse I-identischer Buffy Coat-Spender mit Leukämiezellen von Patienten mit akuter myeloischer Leukämie (AML) generiert worden (Albrecht et al., Cancer Immunol. Immunother. 60:235, 2011). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde mit diesen im AML-Modell des Patienten MZ529 das mHAg CYBA-72Y identifiziert. Es resultiert aus einem bekannten Einzelnukleotidpolymorphismus (rs4673: CYBA-242T/C) des Gens CYBA (kodierend für Cytochrom b-245 α-Polypeptid; syn.: p22phox), der zu einem Austausch von Tyrosin (Y) zu Histidin (H) an Aminosäureposition 72 führt. Das mHAg wurde von T-Lymphozyten sowohl in Assoziation mit HLA-B*15:01 als auch mit HLA-B*15:07 erkannt. Eine allogene T-Zellantwort gegen CYBA-72Y wurde in einem weiteren AML-Modell (MZ987) beobachtet, die ebenso wie in dem AML-Modell MZ529 polyklonal war. Insgesamt konnte bei drei von fünf getesteten HLA-B*15:01-positiven Buffy Coat-Spendern, die homozygot für CYBA-72H (H/H) waren, eine CYBA-72Y-spezifische T-Zellantwort generiert werden. Das von den T-Lymphozyten übereinstimmend in niedrigster Konzentration erkannte Peptid umfasste die Aminosäuren 69 - 77, wobei das homologe Peptid aus CYBA-72H auch in hohen Konzentrationen keine Reaktivität auslöste. Eine reziproke Immunogenität des mHAg ist bislang nicht belegt. T-Lymphozyten gegen CYBA-72Y erkannten Leukämiezellen bei acht von zwölf HLA-B*15:01-positiven Patienten (FAB-Subtypen: M1, M2, M4, M5). Da das Gen CYBA für eine Komponente des mikrobiziden Oxidasesystems von phagozytierenden Zellen kodiert, ist es überwiegend in Zellen des hämatopoetischen Systems exprimiert. Von Leukozytensubtypen, aufgereinigt aus HLA-B*15:01-positiven Buffy Coat-Spendern mit CYBA-242T-Allel, wurden Monozyten und daraus abgeleitete dendritische Zellen durch CYBA-72Y-reaktive T-Lymphozyten sehr stark, untransformierte B-Zellen in weit geringerem Maße und Granulozyten sowie T-Lymphozyten nicht erkannt. Das für CYBA-72Y kodierende Allel CYBA-242T wurde bei 56% aller getesteten gesunden Spender und Malignompatienten (n=481) nachgewiesen. Unter Berücksichtigung der Häufigkeit des präsentierenden HLA-Allels ist davon auszugehen, dass etwa 4,5% der Kaukasier das mHAg CYBA-72Y zusammen mit HLA-B*15:01 tragen. Nach bisherigen Beobachtungen führt ein immunogener CYBA-72Y-Mismatch bei allogenen HSZTs nicht notwendigerweise zu einer schweren GvH-Erkrankung. Das hier beschriebene mHAg CYBA-72Y erscheint potenziell geeignet, im Rahmen einer allogenen HSZT die präferenzielle Elimination der Empfänger-Hämatopoese unter Einschluss von myeloischen Leukämiezellen zu bewirken. Jedoch sind weiterführende Untersuchungen erforderlich, um die therapeutische Relevanz des Antigens zu belegen.

Mining tissue microarray data to uncover combinations of biomarker expression patterns that improve intermediate staging and grading of clear cell renal cell cancer

PURPOSE: Tumor stage and nuclear grade are the most important prognostic parameters of clear cell renal cell carcinoma (ccRCC). The progression risk of ccRCC remains difficult to predict particularly for tumors with organ-confined stage and intermediate differentiation grade. Elucidating molecular pathways deregulated in ccRCC may point to novel prognostic parameters that facilitate planning of therapeutic approaches. EXPERIMENTAL DESIGN: Using tissue microarrays, expression patterns of 15 different proteins were evaluated in over 800 ccRCC patients to analyze pathways reported to be physiologically controlled by the tumor suppressors von Hippel-Lindau protein and phosphatase and tensin homologue (PTEN). Tumor staging and grading were improved by performing variable selection using Cox regression and a recursive bootstrap elimination scheme. RESULTS: Patients with pT2 and pT3 tumors that were p27 and CAIX positive had a better outcome than those with all remaining marker combinations. A prolonged survival among patients with intermediate grade (grade 2) correlated with both nuclear p27 and cytoplasmic PTEN expression, as well as with inactive, nonphosphorylated ribosomal protein S6. By applying graphical log-linear modeling for over 700 ccRCC for which the molecular parameters were available, only a weak conditional dependence existed between the expression of p27, PTEN, CAIX, and p-S6, suggesting that the dysregulation of several independent pathways are crucial for tumor progression. CONCLUSIONS: The use of recursive bootstrap elimination, as well as graphical log-linear modeling for comprehensive tissue microarray (TMA) data analysis allows the unraveling of complex molecular contexts and may improve predictive evaluations for patients with advanced renal cancer.