Studienprojekt Protein-Quantifizierungs- Inferenz für die Auswertung von Massenspektrometrie-Daten in der klinischen Proteomik

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1 Medical Faculty Research Area Medical Bioinformatics Studienprojekt Protein-Quantifizierungs- Inferenz für die Auswertung von Massenspektrometrie-Daten in der klinischen Proteomik im Vertiefungsgebiet Bioinformatik der Proteomik PD Dr. Martin Eisenacher

2 Biomarker Candidates in Liver Cancer: ICC vs. PDAC Histological discrimination of ICC and mpdac is challenging for the pathologist Different treatment options make differential diagnosis clinically highly relevant Novel biomarkers are urgently needed Immunohistochemical Validation of Protein Biomarkers: (73 ICC vs. 78 PDAC) Protein Biomarker Candidate Discovery Phase: Label-free Proteome Analysis (9 ICC vs. 11 PDAC) Padden J, Ahrens M, Kälsch J, Bertram S, Megger DA, Bracht T, Eisenacher M, Kocabayoglu P, Meyer HE, Sipos B, Baba HA, Sitek B (2016) Immunohistochemical Markers Distinguishing Cholangiocellular Carcinoma (CCC) from Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) Discovered by Proteomic Analysis of Microdissected Cells. Mol Cell Proteomics 2016 Mar;15(3):

3 Overview of Proteomics Quantification Workflow (label-free, SW Progenesis) Quelle: s/msimage006.jpg ( ) complex sample proteins = amino acid sequences tryptic peptides high-performance liquid chromatography electrospray ionisation (ESI) retention time retention time mass spectrometer with fragmentation m/z m/z 3

4 Protein Quantification Inference Hintergrund Due to tryptic digest of long proteins into short peptides: protein quantification inference is ambiguous protein group A protein group B unique peptides shared peptides Studienprojekt Protein-Quantifizierungs-Inferenz für die Auswertung von Massenspektrometrie-Daten in der klinischen Proteomik 4

5 Protein Quantification Visualization Aufgabenstellung + Erweiterung important task: visualize in a user-friendly, browsable, parameterizable manner, which proteins are quantified by which peptides; ; extension: select the peptides quant. tool export Group members Peptide sequences Group A: Protein 1, 2 GYGFGMVK LSQNNFALGYK quantification VCNYGLTFTQK 2.6 Group B: Protein 3 spectrum score unique select Studienprojekt Protein-Quantifizierungs-Inferenz für die Auswertung von Massenspektrometrie-Daten in der klinischen Proteomik 5

6 Möglicher Beginn: 9. Oktober 2017 Teilnehmer: 2-3 Teilnehmer im M.Sc. (bevorzugt) oder B.Sc. Erwartete Fähigkeiten: Java o.a. objektorientierte Sprache Protein Quantification Visualization Organisation Voraussetzungen (z.b. bestimmte Lehrveranstaltungen) empfohlen: VL+Ü Bioinformatik der Proteomik (SS) Organisation der Arbeit: anfänglich wöchentliche Treffen, erste Besprechung: Montag, , 9:30 Uhr Erwünschte Angaben seitens der Interessenten für das Studienprojekt: ggflls. Fähigkeiten in GUI-Programmierung, bisherige Veranstaltungen Ansprechpartner: zuständiger Prüfer / Betreuer PD Dr. Martin Eisenacher, 29288, Dr. Julian Uszkoreit, Dr. Michael Kohl, Dr. Michael Turewicz Studienprojekt Protein-Quantifizierungs-Inferenz für die Auswertung von Massenspektrometrie-Daten in der klinischen Proteomik 6

7 Das Vertiefungsgebiet Bioinformatik Dozenten im Vertiefungsgebiet Prof. Axel Mosig, Biol. und Biotechnol. Fak., RUB Prof. Sven Rahmann, Med. Fak., E und Informatik XI, DO PD Dr. Martin Eisenacher, Med. Fakultät, RUB Veranstaltungen im Vertiefungsgebiet Bioimage Informatics, VL+Ü 4 SWS, WS Computational Omics, VL+Ü 4 SWS, WS Algorithmen auf Sequenzen, VL+Ü, 3 SWS, SS Bioinformatik der Proteomik, VL+Ü 4 SWS, SS Big Data in der Bioinformatik (Master-Praktikum), 4 SWS, SS Bioinformatik (Seminar), 2 SWS / 3 LP, WS Studienprojekt Master-Arbeit sinnvolle Ergänzung: 2 Machine Learning-VL+Üs (Tobias Glasmachers) (8 SWS) 7

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