In silico expression analysis to identify potentially functional plant cis-regulatory elements
Plants have developed sophisticated mechanisms to cope with environmental stresses. Alterations in the expression of specific stress-resistance and tolerance proteins are essential for the plant to adapt to a whole array of biotic and abiotic stresses. The expression of these proteins is mainly achieved by transcriptional gene activation, which is in turn largely controlled by the binding of transcription factors to cis-regulatory elements (CREs) in promoter regions. The goal of the present work was the development of bioinformatics methods for the identification of putatively functional stress-associated CREs in plants. A novel tool called in silico expression analysis was developed which correlates genome-wide promoter occurrences of a given sequence with microarray expression data stored in the PathoPlant database. The tool provides statistical values which serve to evaluate the probability of a sequence being associated to a given stress. Novel web tools were developed during the present study. An on-line version of the in silico expression analysis allows the identification of genes containing a user-submitted sequence within promoters. Information about the expression of such genes, together with statistical analysis are given to the user, thus allowing the evaluation of possible sequence functionality. Finally a new program was developed for the prediction of combinatorial CREs. The program searches for motif combinations in the Arabidopsis gene promoters and calculates the expression of genes containing such combinations within the promoters. The statistical significance of the calculated expression was used to identify putatively functional combinatorial elements. The results show that the novel developed bioinformatics tools serve to predict CREs associated to different biotic and abiotic stresses.
Pflanzen haben bestimmte Mechanismen entwickelt, um mit Stressfaktoren aus der Umgebung umzugehen. Veränderungen in der Expression spezifisch stressresistenter und stresstoleranter Proteine sind entscheidend für die Anpassung der Pflanze an verschiedene biotische und abiotische Stressfaktoren. Die Expression dieser Proteine wird hauptsächlich durch transkriptionelle Genaktivierung erreicht, welche wiederum durch die Bindung von Transkriptionsfaktoren an cis-regulatorische Elemente (CRE) in Promotoren kontrolliert wird. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung bioinformatischer Methoden zur Identifizierung funktionaler mit Stress assoziierter CRE in Pflanzen. Ein neues Tool, die in silico Expressionsanalyse, wurde entwickelt. Das Tool korreliert genomweite Promotorenvorkommnisse einer bestimmten Sequenz mit Microarray Expressionsdaten. Das Tool liefert statistische Werte, die der Evaluation der Wahrscheinlichkeit dienen, dass eine Sequenz mit einem bestimmten Stress assoziiert ist. Neue Webtools wurden im Laufe dieser Arbeit entwickelt. Eine on-line Version der in silico Expressionsanalyse erlaubt die Identifizierung von Genen, die eine Sequenz innerhalb der Promotoren beinhalten. Informationen über die Expression solcher Gene werden dem Benutzer zusammen mit einer statistischen Analyse zur Verfügung gestellt, was die Evaluation der Sequenzfunktionalität ermöglicht. Ein weiteres Programm wurde zur Vorhersage kombinatorischer CRE entwickelt. Es sucht nach Motivkombinationen in den Arabidopsis Genpromotoren und kalkuliert die Expression von Genen, die solche Kombinationen innerhalb der Promotoren enthalten. Die statische Bedeutung der kalkulierten Expression wurde benutzt, um funktionale kombinatorische Elemente zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die neu entwickelten bioinformatischen Tools der Vorhersage von CRE dienen, die mit verschiedenen biotischen und abiotischen Stressfaktoren assoziiert sind.
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