Rahman, Syed Asad (2008). Pathway Hunter Tool (PHT) � A Platform for Metabolic Network Analysis and Potential Drug Targeting. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Metabolic network analysis will play a major role in �Systems Biology� in the future as they represent the backbone of molecular activity within the cell. Recent studies have taken a comparative approach toward interpreting these networks, contrasting networks of different species and molecular types, and under varying conditions. We have developed a robust algorithm to calculate shortest path in the metabolic network using metabolite chemical structure information. A divide and conquer technique using Maximal Common Subgraph (MCS) approach and binary fingerprint was used to map each substrate onto its corresponding product. Then for the calculation of the shortest paths (using modified Breadth First Search algorithm) the two biochemical criteria �local� and �global� structural similarity were used, where �local similarity� is defined as the similarity between two intermediate molecules and �global similarity� is defined as the amount of conserved structure found between the source metabolite and the destination metabolites after a series of reaction steps. The pathway alignment was introduced to find enzyme(s) preference in the pathway of various organisms (a local and global outlook to metabolic networks). This was also used to predict potentially missing enzymes in the pathway. A novel concept called �load points� and �choke points� identifies hot spots in the network. This was used to find important enzymes in the pathogens metabolic network for potential drug targets.

Item Type: Thesis (PhD thesis)
Translated title:
TitleLanguage
Pathway Hunter Tool (PHT) - Eine Plattform für Metabolische Netzwerk Analysen und Potenzielle PharmakotherapieGerman
Translated abstract:
AbstractLanguage
Die Analyse von metabolischen Netzwerken wird eine große Rolle in der �Systembiologie� der Zukunft spielen, weil sie das Rückgrat der molekularen Aktivitäten in der Zelle repräsentieren. Kürzlich erfolgte Studien verwenden vergleichende Ansätze zur Interpretation dieser Netzwerke, um zwischen verschiedenen Spezies und verschiedenen Bedingungen zu unterscheiden. Wir haben eine robusten Algorithmus zur Berechnung von kürzesten Pfaden in metabolischen Netzen unger Verwendung von chemischer Strukturinformation entwickelt. Eine Divide-and-Conquer-Technik unter Verwendung von Maximal Common Subgraph (MCS) und Fingerprint Algorithmen bildet jedes Substrat auf das korrespondierende Produkt ab. Für die Berechnung der kürzesten Pfade (mit einem modifizierten Breitensuche-Algorithmus) werden die beiden Kriterien �lokale� und �globale� strukturelle Ähnlichkeit verwendet, wobei die �lokale Ähnlichkeit� als Ähnlichkeit zwischen zwei Molekülen einer Reaktion und die �globale Ähnlichkeit� als Anteil der konservierten Struktur zwischen Ausgangs- und Endpunkt nach einer Reihe von Reaktionsschritten definiert ist. Das Alignment von Pfaden wurde eingeführt, um die Enzyme eines Pfades zwischen verschiedenen Organismen zu vergleichen (für eine lokale und globale Betrachtung von metabolischen Netzen). Das Alignment wurde ebenfalls benutzt, um potentiell fehlende Enzyme im Pfad vorherzusagen. Ein neues Konzept, das �load points� und �choke points� genannt wird, identifiziert Hotspots im Netzwerk. Es wurde verwendet, um wichtige Enzyme in metabolischen Netzen von pathogenen Organismen als potentielle Ziele für Medikamente zu finden.German
Creators:
CreatorsEmailORCIDORCID Put Code
Rahman, Syed Asadasad@ebi.ac.ukUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
URN: urn:nbn:de:hbz:38-24504
Date: 2008
Language: English
Faculty: Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions: Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Mathematics and Computer Science > Institute of Computer Science
Subjects: Data processing Computer science
Uncontrolled Keywords:
KeywordsLanguage
Metabolische Netzwerke, Pharmacotherapie, kürzester Pfad, System Biologie, AlgorithmusGerman
Metabolic Networks, Drug Target, Shortest Path, Systems Biology, AlgorithmEnglish
Date of oral exam: 13 February 2007
Referee:
NameAcademic Title
Schrader, RainerProf. Dr.
Refereed: Yes
URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/2450

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