Die Synthese von Glycopeptiden und Glycopeptid-Protein-Konjugaten mit einer Partialstruktur des tumorassoziierten Mucins MUC1 zur Entwicklung von Tumorvakzinen

„Synthese von Glycopeptiden und Glycopeptid-Protein-Konjugaten mit einer Partialstruktur des tumorassoziierten Mucins MUC1 zur Entwicklung von Tumorvakzinen“ Das Glycoprotein MUC1 ist in Tumorepithelzellen sonderlich stark überexprimiert und wegen der vorzeitig einsetzenden Sialylierung sind die Saccharid-Epitope der O-Glycanketten stark verkürzt (sog. tumorassoziierte Antigene). Dadurch werden auch bisher verborgene Peptidepitope des Glycoprotein-Rückgrates auf der Zelloberfläche der Epithelzellen zugänglich, die als fremd von den Zellen des Immunsystems erkannt werden können. Dies macht das MUC1-Zelloberfächenmolekül zu einem Zielmolekül in der Entwicklung von Tumorvakzinen. Diese beiden strukturellen Besonderheiten wurden in der Synthese von Glycohexadecapeptiden verbunden, indem die veränderten tumorassoziierten Saccharidstrukturen TN-, STN- und T-Antigen als Glycosylaminosäure-Festphasenbausteine synthetisiert wurden und in das Peptidepitop der Wiederholungseinheit des MUC1 durch Glycopeptid-Festphasensynthese eingebaut wurden. Wegen der inhärenten schwachen Immunogenität der kurzen Glycopeptide müssen die synthetisierten Glycopeptidstrukturen an ein Trägerprotein, welches das Immunsystem stimuliert, gebunden werden. Zur Anbindung der Glycopeptide ist ein selektives Kupplungsverfahren nötig, um definierte und strukturell einheitliche Glycopeptid-Protein-Konjugate zu erhalten. Es konnte eine neue Methode entwickelt werden, bei der die Konjugation durch eine radikalische Additionsreaktion von als Allylamide funktionalisierten Glycopeptiden an ein Thiol-modifiziertes Trägerprotein erfolgte. Dazu wurde anhand von synthetisierten, als Allylamide modifizierten Modellaminosäuren untersucht, ob diese Reaktion generell für eine Biokonjugation geeignet ist und etwaige Nebenreaktionen auftreten können. Mit dieser Methode konnten verschiedene MUC1-Glycopeptid-Trägerprotein-Konjugate hergestellt werden, deren immunologische Untersuchung noch bevorsteht. Das tumorassoziierte MUC1 nimmt in der immundominanten Region seiner Wiederholungseinheit eine knaufartige Struktur ein. Für die Entwicklung von selektiven Tumorvakzinen ist es von großer Bedeutung möglichst genau die Struktur der veränderten Zelloberflächenmoleküle nachzubilden. Durch die Synthese von cyclischen (Glyco)Peptiden wurde dieses Strukturelement fixiert. Dazu wurden olefinische Aminosäure Festphasenbausteine hergestellt, die zusammen mit den oben genannten Glycosylaminosäuren mittels einer Glycopeptid-Festphasensynthese in acyclische Glycopeptide eingebaut wurden. Diese wurden dann durch Ringschlussmetathese zyklisiert und im Anschluss reduziert und vollständig deblockiert. In einem dritten Projekt wurde der Syntheseweg zur Herstellung einer C-Glycosylaminosäure mit einer N-Acetylgalactosamin-Einheit entwickelt. Wichtige Schritte bei der von Glucosamin ausgehenden Synthese sind die Keck-Allylierung, eine Epimerisierung, die Herstellung eines Brom-Dehydroalanin-Derivates und eine B-Alkyl-Suzuki-Miyaura-Kreuzkupplung sowie Schutzgruppenoperationen. Der racemische Baustein konnte dann in der Peptid-Festphasensynthese eines komplexen MUC1-Tetanustoxin-Konjugates eingesetzt werden.

Über das Vermessen tubulärer Strukturen in der Computertomographie

Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (engl. chronic obstructive pulmonary disease, COPD) ist ein Überbegriff für Erkrankungen, die zu Husten, Auswurf und Dyspnoe (Atemnot) in Ruhe oder Belastung führen - zu diesen werden die chronische Bronchitis und das Lungenemphysem gezählt. Das Fortschreiten der COPD ist eng verknüpft mit der Zunahme des Volumens der Wände kleiner Luftwege (Bronchien). Die hochauflösende Computertomographie (CT) gilt bei der Untersuchung der Morphologie der Lunge als Goldstandard (beste und zuverlässigste Methode in der Diagnostik). Möchte man Bronchien, eine in Annäherung tubuläre Struktur, in CT-Bildern vermessen, so stellt die geringe Größe der Bronchien im Vergleich zum Auflösungsvermögen eines klinischen Computertomographen ein großes Problem dar. In dieser Arbeit wird gezeigt wie aus konventionellen Röntgenaufnahmen CT-Bilder berechnet werden, wo die mathematischen und physikalischen Fehlerquellen im Bildentstehungsprozess liegen und wie man ein CT-System mittels Interpretation als lineares verschiebungsinvariantes System (engl. linear shift invariant systems, LSI System) mathematisch greifbar macht. Basierend auf der linearen Systemtheorie werden Möglichkeiten zur Beschreibung des Auflösungsvermögens bildgebender Verfahren hergeleitet. Es wird gezeigt wie man den Tracheobronchialbaum aus einem CT-Datensatz stabil segmentiert und mittels eines topologieerhaltenden 3-dimensionalen Skelettierungsalgorithmus in eine Skelettdarstellung und anschließend in einen kreisfreien Graphen überführt. Basierend auf der linearen System Theorie wird eine neue, vielversprechende, integral-basierte Methodik (IBM) zum Vermessen kleiner Strukturen in CT-Bildern vorgestellt. Zum Validieren der IBM-Resultate wurden verschiedene Messungen an einem Phantom, bestehend aus 10 unterschiedlichen Silikon Schläuchen, durchgeführt. Mit Hilfe der Skelett- und Graphendarstellung ist ein Vermessen des kompletten segmentierten Tracheobronchialbaums im 3-dimensionalen Raum möglich. Für 8 zweifach gescannte Schweine konnte eine gute Reproduzierbarkeit der IBM-Resultate nachgewiesen werden. In einer weiteren, mit IBM durchgeführten Studie konnte gezeigt werden, dass die durchschnittliche prozentuale Bronchialwandstärke in CT-Datensätzen von 16 Rauchern signifikant höher ist, als in Datensätzen von 15 Nichtrauchern. IBM läßt sich möglicherweise auch für Wanddickenbestimmungen bei Problemstellungen aus anderen Arbeitsgebieten benutzen - kann zumindest als Ideengeber dienen. Ein Artikel mit der Beschreibung der entwickelten Methodik und der damit erzielten Studienergebnisse wurde zur Publikation im Journal IEEE Transactions on Medical Imaging angenommen.

Novel Synthetic Procedures in Organocatalysis

The main aim of my PhD project was the design and the synthesis of new pyrrolidine organocatalysts. New effective ferrocenyl pyrrolidine catalysts, active in benchmark organocatalytic reactions, has been developed. The ferrocenyl moiety, in combination with simple ethyl chains, is capable of fixing the enamine conformation addressing the approach trajectory of the nucleophile in the reaction. The results obtained represent an interesting proof-of-concept, showing for the first time the remarkable effectiveness of the ferrocenyl moiety in providing enantioselectivity through conformational selection. This approach could be viably employed in the rational design of ligands for metal or organocatalysts. Other hindered secondary amines has been prepared from alkylation of acyclic chiral nitroderivatives with alcohols in a highly diastereoselective fashion, giving access to functionalized, useful organocatalytic chiral pyrrolidines. A family of new pyrrolidines bearing sterogenic centers and functional groups can be readily accessible by this methodology. The second purpose of the project was to study in deep the reactivity of stabilized carbocations in new metal-free and organocatalytic reactions. By taking advantage of the results from the kinetic studies described by Mayr, a simple and effective procedure for the direct formylation of aryltetrafluoroborate salts, has been development. The coupling of a range of aryl- and heteroaryl- trifluoroborate salts with 1,3-benzodithiolylium tetrafluoroborate, has been attempted in moderate to good yields. Finally, a simple and general methodology for the enamine-mediated enantioselective α-alkylation of α-substituted aldehydes with 1,3-benzodithiolylium tetrafluoroborate has been reported. The introduction of the benzodithiole moiety permit the installation of different functional groups due to its chameleonic behaviour.

Au(I) Catalyzed Manipulation of Propargylic Alcohols: A New Route Towards the Synthesis of Indole Alkaloids

In this work we presented several aspects regarding the possibility to use readily available propargylic alcohols as acyclic precursors to develop new stereoselective [Au(I)]-catalyzed cascade reactions for the synthesis of highly complex indole architectures. The use of indole-based propargylic alcohols of type 1 in a stereoselective [Au(I)]-catalyzed hydroindolynation/immiun trapping reactive sequence opened access to a new class of tetracyclic indolines, dihydropyranylindolines A and furoindolines B. An enantioselective protocol was futher explored in order to synthesize this molecules with high yields and ee. The suitability of propargylic alcohols in [Au(I)]-catalyzed cascade reactions was deeply investigated by developing cascade reactions in which was possible not only to synthesize the indole core but also to achieve a second functionalization. Aniline based propargylic alcohols 2 were found to be modular acyclic precursors for the synthesis of [1,2-a] azepinoindoles C. In describing this reactivity we additionally reported experimental evidences for an unprecedented NHCAu(I)-vinyl specie which in a chemoselective fashion, led to the annulation step, synthesizing the N1-C2-connected seven membered ring. The chemical flexibility of propargylic alcohols was further explored by changing the nature of the chemical surrounding with different preinstalled N-alkyl moiety in propargylic alcohols of type 3. Particularly, in the case of a primary alcohol, [Au(I)] catalysis was found to be prominent in the synthesis of a new class of [4,3-a]-oxazinoindoles D while the use of an allylic alcohol led to the first example of [Au(I)] catalyzed synthesis and enantioselective functionalization of this class of molecules (D*). With this work we established propargylic alcohols as excellent acyclic precursor to developed new [Au(I)]-catalyzed cascade reaction and providing new catalytic synthetic tools for the stereoselective synthesis of complex indole/indoline architectures.

Learning with Kernels on Graphs: DAG-based kernels, data streams and RNA function prediction.

In many application domains data can be naturally represented as graphs. When the application of analytical solutions for a given problem is unfeasible, machine learning techniques could be a viable way to solve the problem. Classical machine learning techniques are defined for data represented in a vectorial form. Recently some of them have been extended to deal directly with structured data. Among those techniques, kernel methods have shown promising results both from the computational complexity and the predictive performance point of view. Kernel methods allow to avoid an explicit mapping in a vectorial form relying on kernel functions, which informally are functions calculating a similarity measure between two entities. However, the definition of good kernels for graphs is a challenging problem because of the difficulty to find a good tradeoff between computational complexity and expressiveness. Another problem we face is learning on data streams, where a potentially unbounded sequence of data is generated by some sources. There are three main contributions in this thesis. The first contribution is the definition of a new family of kernels for graphs based on Directed Acyclic Graphs (DAGs). We analyzed two kernels from this family, achieving state-of-the-art results from both the computational and the classification point of view on real-world datasets. The second contribution consists in making the application of learning algorithms for streams of graphs feasible. Moreover,we defined a principled way for the memory management. The third contribution is the application of machine learning techniques for structured data to non-coding RNA function prediction. In this setting, the secondary structure is thought to carry relevant information. However, existing methods considering the secondary structure have prohibitively high computational complexity. We propose to apply kernel methods on this domain, obtaining state-of-the-art results.

Nicht-wässrige Emulsionen zur Erzeugung neuer Nanopartikel

In der eingereichten Arbeit wurde die Nutzung von nicht-wässrigen Emulsionen, bestehend aus zwei organischen, aprotischen Lösungsmitteln, zur Erzeugung verschiedener polymerer Nanopartikel beschrieben. Diese Zweiphasenmischungen und die Verwendung maßgeschneiderter Emulgatoren bestehend aus Poly(isopren-block-methylmethacrylat) ermöglichten den Zugang zu einer Vielzahl an Reaktionen und Prozessen, welche in wässrigen Emulsionen bisher nicht oder nur schwer möglich waren. Die Generierung von Partikeln auf Basis katalytischer Polymerisationen erfolgte unter Verwendung der Ringöffnenden Metathese-Polymerisation (ROMP), der Acyclischen Dien-Metathese-Polymerisation (ADMET), der Cyclopolymerisation von α,ω-Diinen und der Ni-katalysierten Polymerisation von Isocyaniden. Mittels ROMP konnten stabile Dispersionen erzeugt werden, welche Partikel mit verschiedensten Molekulargewichten, Größen und Morphologien enthielten. Diese Eigenschaften konnten durch die Wahl des Monomers, die Katalysatorkonzentration oder den Emulgatortyp beeinflusst werden. Des Weiteren wurden Partikel mit komplexen Morphologien wie Kern-Schale-Strukturen synthetisiert. Dazu erfolgte die Generierung von Partikeln aus Poly(urethan) oder Poly(norbornenderivaten), welche in situ und ohne intermediäre Aufarbeitung mit einer Schale aus Poly(methacrylat) versehen wurden. Der Nachweis dieser Strukturen gelang mittels verschiedener Schwermetall-Markierungsverfahren in der Transmissionselektronenmikroskopie. Schlussendlich erfolgte die Herstellung von hochvernetzten und molekular geprägten Poly(acrylsäure)-Partikeln. Hierbei wurden unterschiedliche pharmakologische Wirkstoffe und Farbstoffe in die Partikel eingebracht, um deren Migrationsverhalten und Wiederanbindung an die Partikel zu untersuchen. Weiterhin wurden die Partikel erfolgreich in Zellaufnahmeexperimenten eingesetzt.

Dynamic development of hydrofractures

Natürliche hydraulische Bruchbildung ist in allen Bereichen der Erdkruste ein wichtiger und stark verbreiteter Prozess. Sie beeinflusst die effektive Permeabilität und Fluidtransport auf mehreren Größenordnungen, indem sie hydraulische Konnektivität bewirkt. Der Prozess der Bruchbildung ist sowohl sehr dynamisch als auch hoch komplex. Die Dynamik stammt von der starken Wechselwirkung tektonischer und hydraulischer Prozesse, während sich die Komplexität aus der potentiellen Abhängigkeit der poroelastischen Eigenschaften von Fluiddruck und Bruchbildung ergibt. Die Bildung hydraulischer Brüche besteht aus drei Phasen: 1) Nukleation, 2) zeitabhängiges quasi-statisches Wachstum so lange der Fluiddruck die Zugfestigkeit des Gesteins übersteigt, und 3) in heterogenen Gesteinen der Einfluss von Lagen unterschiedlicher mechanischer oder sedimentärer Eigenschaften auf die Bruchausbreitung. Auch die mechanische Heterogenität, die durch präexistierende Brüche und Gesteinsdeformation erzeugt wird, hat großen Einfluß auf den Wachstumsverlauf. Die Richtung der Bruchausbreitung wird entweder durch die Verbindung von Diskontinuitäten mit geringer Zugfestigkeit im Bereich vor der Bruchfront bestimmt, oder die Bruchausbreitung kann enden, wenn der Bruch auf Diskontinuitäten mit hoher Festigkeit trifft. Durch diese Wechselwirkungen entsteht ein Kluftnetzwerk mit komplexer Geometrie, das die lokale Deformationsgeschichte und die Dynamik der unterliegenden physikalischen Prozesse reflektiert. rnrnNatürliche hydraulische Bruchbildung hat wesentliche Implikationen für akademische und kommerzielle Fragestellungen in verschiedenen Feldern der Geowissenschaften. Seit den 50er Jahren wird hydraulisches Fracturing eingesetzt, um die Permeabilität von Gas und Öllagerstätten zu erhöhen. Geländebeobachtungen, Isotopenstudien, Laborexperimente und numerische Analysen bestätigen die entscheidende Rolle des Fluiddruckgefälles in Verbindung mit poroelastischen Effekten für den lokalen Spannungszustand und für die Bedingungen, unter denen sich hydraulische Brüche bilden und ausbreiten. Die meisten numerischen hydromechanischen Modelle nehmen für die Kopplung zwischen Fluid und propagierenden Brüchen vordefinierte Bruchgeometrien mit konstantem Fluiddruck an, um das Problem rechnerisch eingrenzen zu können. Da natürliche Gesteine kaum so einfach strukturiert sind, sind diese Modelle generell nicht sonderlich effektiv in der Analyse dieses komplexen Prozesses. Insbesondere unterschätzen sie die Rückkopplung von poroelastischen Effekten und gekoppelte Fluid-Festgestein Prozesse, d.h. die Entwicklung des Porendrucks in Abhängigkeit vom Gesteinsversagen und umgekehrt.rnrnIn dieser Arbeit wird ein zweidimensionales gekoppeltes poro-elasto-plastisches Computer-Model für die qualitative und zum Teil auch quantitativ Analyse der Rolle lokalisierter oder homogen verteilter Fluiddrücke auf die dynamische Ausbreitung von hydraulischen Brüchen und die zeitgleiche Evolution der effektiven Permeabilität entwickelt. Das Programm ist rechnerisch effizient, indem es die Fluiddynamik mittels einer Druckdiffusions-Gleichung nach Darcy ohne redundante Komponenten beschreibt. Es berücksichtigt auch die Biot-Kompressibilität poröser Gesteine, die implementiert wurde um die Kontrollparameter in der Mechanik hydraulischer Bruchbildung in verschiedenen geologischen Szenarien mit homogenen und heterogenen Sedimentären Abfolgen zu bestimmen. Als Resultat ergibt sich, dass der Fluiddruck-Gradient in geschlossenen Systemen lokal zu Störungen des homogenen Spannungsfeldes führen. Abhängig von den Randbedingungen können sich diese Störungen eine Neuausrichtung der Bruchausbreitung zur Folge haben kann. Durch den Effekt auf den lokalen Spannungszustand können hohe Druckgradienten auch schichtparallele Bruchbildung oder Schlupf in nicht-entwässerten heterogenen Medien erzeugen. Ein Beispiel von besonderer Bedeutung ist die Evolution von Akkretionskeilen, wo die große Dynamik der tektonischen Aktivität zusammen mit extremen Porendrücken lokal starke Störungen des Spannungsfeldes erzeugt, die eine hoch-komplexe strukturelle Entwicklung inklusive vertikaler und horizontaler hydraulischer Bruch-Netzwerke bewirkt. Die Transport-Eigenschaften der Gesteine werden stark durch die Dynamik in der Entwicklung lokaler Permeabilitäten durch Dehnungsbrüche und Störungen bestimmt. Möglicherweise besteht ein enger Zusammenhang zwischen der Bildung von Grabenstrukturen und großmaßstäblicher Fluid-Migration. rnrnDie Konsistenz zwischen den Resultaten der Simulationen und vorhergehender experimenteller Untersuchungen deutet darauf hin, dass das beschriebene numerische Verfahren zur qualitativen Analyse hydraulischer Brüche gut geeignet ist. Das Schema hat auch Nachteile wenn es um die quantitative Analyse des Fluidflusses durch induzierte Bruchflächen in deformierten Gesteinen geht. Es empfiehlt sich zudem, das vorgestellte numerische Schema um die Kopplung mit thermo-chemischen Prozessen zu erweitern, um dynamische Probleme im Zusammenhang mit dem Wachstum von Kluftfüllungen in hydraulischen Brüchen zu untersuchen.

Essays on Unemployment Insurance

Can the potential availability of unemployment insurance (UI) affect the behavior of employed workers and the duration of their employment spells? After discussing few straightforward reasons why UI may affect employment duration, I apply a regression kink design (RKD) to address this question using linked employer-employee data from the Brazilian labor market. Exploiting the UI schedule, I find that potential benefit level significantly affects the duration of employment spells. This effect is local to low skilled workers and, surprisingly, indicates that a 1\% increase in unemployment benefits increases job duration by around 0.3\%. Such result is driven by the fact that higher UI decreases the probability of job quits, which are not covered by UI in Brazil. These estimates are robust to permutation tests and a number of falsification tests. I develop a reduced-form welfare formula to assess the economic relevance of this result. Based on that, I show that the positive effect on employment duration implies in a higher optimal benefit level. Moreover, the formula shows that the elasticity of employment duration impacts welfare just with the same weight as the well-known elasticity of unemployment duration to benefit level.

Understanding the impact of Twitter on the financial market

Negli anni la funzione dei social network è cambiata molte volte. Alle origini i social network erano uno strumento di connessione tra amici, ora sono siti internet in cui le persone mettono informazioni e quando un social network ha milioni di utenti, diventa un’incredibile sorgente di dati. Twitter è uno dei siti internet più visitati, e viene descritto come “the SMS of internet”, perchè è un social network che permette ai suoi utenti di inviare e leggere messaggi corti, di 140 caratteri, chiamati “tweets”. Con il passare del tempo Twitter `e diventato una fonte fondamentale di notizie. Il suo grande numero di utenti permette alle notizie di espandersi nella rete in modo virale. Molte persone hanno cercato di analizzare il potere dei tweet, come il contenuto positivo o negativo, mentre altri hanno cercato di capire se avessero un potere predittivo. In particolare nel mondo finanziario, sono state avviate molte ricerche per verificare l’esistenza di una effettiva correlazione tra i tweets e la fluttuazione del mercato azionario. L’effettiva presenza di tale relazione unita a un modello predittivo, potrebbe portare allo sviluppo di un modello che analizzando i tweets presenti nella rete, relativi a un titolo azionario, dia informazioni sulle future variazioni del titolo stesso. La nostra attenzione si è rivolata alla ricerca e validazione statistica di tale correlazione. Sono stati effettuati test su singole azioni, sulla base dei dati disponibili, poi estesi a tutto il dataset per vedere la tendenza generale e attribuire maggior valore al risultato. Questa ricerca è caratterizzata dal suo dataset di tweet che analizza un periodo di oltre 2 anni, uno dei periodi più lunghi mai analizzati. Si è cercato di fornire maggior valore ai risultati trovati tramite l’utilizzo di validazioni statistiche, come il “permutation test”, per validare la relazione tra tweets di un titolo con i relativi valori azionari, la rimozione di una percentuale di eventi importanti, per mostrare la dipendenza o indipendenza dei dati dagli eventi più evidenti dell’anno e il “granger causality test”, per capire la direzione di una previsione tra serie. Sono stati effettuati anche test con risultati fallimentari, dai quali si sono ricavate le direzioni per i futuri sviluppi di questa ricerca.

Proteins encoded in genomic regions associated with immune-mediated disease physically interact and suggest underlying biology

Genome-wide association studies (GWAS) have defined over 150 genomic regions unequivocally containing variation predisposing to immune-mediated disease. Inferring disease biology from these observations, however, hinges on our ability to discover the molecular processes being perturbed by these risk variants. It has previously been observed that different genes harboring causal mutations for the same Mendelian disease often physically interact. We sought to evaluate the degree to which this is true of genes within strongly associated loci in complex disease. Using sets of loci defined in rheumatoid arthritis (RA) and Crohn's disease (CD) GWAS, we build protein-protein interaction (PPI) networks for genes within associated loci and find abundant physical interactions between protein products of associated genes. We apply multiple permutation approaches to show that these networks are more densely connected than chance expectation. To confirm biological relevance, we show that the components of the networks tend to be expressed in similar tissues relevant to the phenotypes in question, suggesting the network indicates common underlying processes perturbed by risk loci. Furthermore, we show that the RA and CD networks have predictive power by demonstrating that proteins in these networks, not encoded in the confirmed list of disease associated loci, are significantly enriched for association to the phenotypes in question in extended GWAS analysis. Finally, we test our method in 3 non-immune traits to assess its applicability to complex traits in general. We find that genes in loci associated to height and lipid levels assemble into significantly connected networks but did not detect excess connectivity among Type 2 Diabetes (T2D) loci beyond chance. Taken together, our results constitute evidence that, for many of the complex diseases studied here, common genetic associations implicate regions encoding proteins that physically interact in a preferential manner, in line with observations in Mendelian disease.

Selection and recombination drive the evolution of MHC class II DRB diversity in ungulates

Major histocompatibility complex (MHC) antigen-presenting genes are the most variable loci in vertebrate genomes. Host-parasite co-evolution is assumed to maintain the excessive polymorphism in the MHC loci. However, the molecular mechanisms underlying the striking diversity in the MHC remain contentious. The extent to which recombination contributes to the diversity at MHC loci in natural populations is still controversial, and there have been only few comparative studies that make quantitative estimates of recombination rates. In this study, we performed a comparative analysis for 15 different ungulates species to estimate the population recombination rate, and to quantify levels of selection. As expected for all species, we observed signatures of strong positive selection, and identified individual residues experiencing selection that were congruent with those constituting the peptide-binding region of the human DRB gene. However, in addition for each species, we also observed recombination rates that were significantly different from zero on the basis of likelihood-permutation tests, and in other non-quantitative analyses. Patterns of synonymous and non-synonymous sequence diversity were consistent with differing demographic histories between species, but recent simulation studies by other authors suggest inference of selection and recombination is likely to be robust to such deviations from standard models. If high rates of recombination are common in MHC genes of other taxa, re-evaluation of many inference-based phylogenetic analyses of MHC loci, such as estimates of the divergence time of alleles and trans-specific polymorphism, may be required.

Power Calculations for Preclinical Studies Using a K-Sample Rank Test and the Lehmann Alternative Hypothesis

Power calculations in a small sample comparative study, with a continuous outcome measure, are typically undertaken using the asymptotic distribution of the test statistic. When the sample size is small, this asymptotic result can be a poor approximation. An alternative approach, using a rank based test statistic, is an exact power calculation. When the number of groups is greater than two, the number of calculations required to perform an exact power calculation is prohibitive. To reduce the computational burden, a Monte Carlo resampling procedure is used to approximate the exact power function of a k-sample rank test statistic under the family of Lehmann alternative hypotheses. The motivating example for this approach is the design of animal studies, where the number of animals per group is typically small.

A Faster Circular Binary Segmentation Algorithm for the Analysis of Array CGH Data

Motivation: Array CGH technologies enable the simultaneous measurement of DNA copy number for thousands of sites on a genome. We developed the circular binary segmentation (CBS) algorithm to divide the genome into regions of equal copy number (Olshen {\it et~al}, 2004). The algorithm tests for change-points using a maximal $t$-statistic with a permutation reference distribution to obtain the corresponding $p$-value. The number of computations required for the maximal test statistic is $O(N^2),$ where $N$ is the number of markers. This makes the full permutation approach computationally prohibitive for the newer arrays that contain tens of thousands markers and highlights the need for a faster. algorithm. Results: We present a hybrid approach to obtain the $p$-value of the test statistic in linear time. We also introduce a rule for stopping early when there is strong evidence for the presence of a change. We show through simulations that the hybrid approach provides a substantial gain in speed with only a negligible loss in accuracy and that the stopping rule further increases speed. We also present the analysis of array CGH data from a breast cancer cell line to show the impact of the new approaches on the analysis of real data. Availability: An R (R Development Core Team, 2006) version of the CBS algorithm has been implemented in the ``DNAcopy'' package of the Bioconductor project (Gentleman {\it et~al}, 2004). The proposed hybrid method for the $p$-value is available in version 1.2.1 or higher and the stopping rule for declaring a change early is available in version 1.5.1 or higher.

Toward stable N4-modified neurotensins for NTS1-receptor-targeted tumor imaging with 99mTc

A series of Gly-neurotensin(8-13) analogues modified at the N-terminus by acyclic tetraamines (Demotensin 1-4) were obtained by solid-phase peptide synthesis techniques. Strategic replacement of amino acids and/or reduction of sensitive peptide bonds were performed to enhance conjugate resistance against proteolytic enzymes. During 99mTc-labeling, single species radiopeptides, [99mTc]Demotensin 1-4, were easily obtained in high yields and typical specific activities of 1 Ci/micromol. Peptide conjugates displayed a high affinity binding to the human neurotensin subtype 1 receptor (NTS1-R) expressed in colon adenocarcinoma HT-29 or WiDr cells and/or in human tumor sections. [99mTc]Demotensin 1-4 internalized very rapidly in HT-29 or WiDr cells by a NTS1-R-mediated process. [99mTc]Demotensin 3 and 4, which remained stable during 1 h incubation in murine plasma, were selectively studied in nude mice bearing human HT-29 and WiDr xenografts. After injection, [99mTc]Demotensin 3 and 4 effectively and specifically localized in the experimental tumors and were rapidly excreted via the kidneys into the urine, exhibiting overall biodistribution patterns favorable for NTS1-R-targeted tumor imaging in man.

A graph theoretic approach to testing associations between disparate sources of functional genomic data

The last few years have seen the advent of high-throughput technologies to analyze various properties of the transcriptome and proteome of several organisms. The congruency of these different data sources, or lack thereof, can shed light on the mechanisms that govern cellular function. A central challenge for bioinformatics research is to develop a unified framework for combining the multiple sources of functional genomics information and testing associations between them, thus obtaining a robust and integrated view of the underlying biology. We present a graph theoretic approach to test the significance of the association between multiple disparate sources of functional genomics data by proposing two statistical tests, namely edge permutation and node label permutation tests. We demonstrate the use of the proposed tests by finding significant association between a Gene Ontology-derived "predictome" and data obtained from mRNA expression and phenotypic experiments for Saccharomyces cerevisiae. Moreover, we employ the graph theoretic framework to recast a surprising discrepancy presented in Giaever et al. (2002) between gene expression and knockout phenotype, using expression data from a different set of experiments.