Chapter 1 Flashcards

1
Q

LMMA steht für?

A

Linear Models gor Microarray and RNA-Seq Data

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

LMMA basiert auf?

A

Design/ Contrasf Matrix

- konsistente Definition experimenteller Faktoren & Vergleiche in Multi-faktoriellen Experimenten

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

LMMA warum?

A

Modelliert systematische Variation & schätzt zufällige Variation

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Students T-Test für Microarrays

A

Ist bin-negative binomial für RNAseq

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

T-Test:

Nenner hängt ab von?

A
  • Sample Variabilität

- Anzahl der Replikate

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

LIMMA berechnend die Varianz für welche Gene im Array?

A
  • Alle
  • > hohe/ niedrige Varianzen moderiert
  • > moderater t-Statistik
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Was ist die Gene Ontology?

Nenne drei Ziele

A

Bioinformatik-Initiative zur Standardisierung der Darstellung von Genen und Genproduktattributen in verschiedenen Spezies und Datenbanken

Ziele: -Entwicklung/ Bereitstellung kontrollierten Vokabulars (Gene & Attribute)

  • Gene und Genprodukte kommentieren & standardisieren
  • Zugang Datenbank & Analysetools des Go-Projekts
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Gen Ontologie Definition

A
  • formale Bezeichnung und Definition von Typen, Eigenschaften & Wechselbeziehungen der Entitäten die real oder grundlegend für bestimmte Diskursdomänen existieren
  • > Fakten und Wissen verknüpfen
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Ontologie & Fakten und Wissen
Fakten sind…

Wissen ist…

A

-bekannt/unbekannt/ wenig bekannt
-unabhängig von Wissenden
Unabänderlich

Wissen:

  • verknüpft mit dem Wissenden
  • kann verschwinden
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Gene Ontologie Terminologie

A
  • kontrollierter Wortschatz: Satz von Standardbedingungen zur Indexierung und Abrufen von Informationen
  • Austausch von Wissen durch eindeutige Funktionszuordnung zu biologischen Entitäten
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Struktur Gen Ontologie

A

Ontologien als Graph darstellbar
Graph: verbnd. Durch Knoten und Kanten
Knoten=Ontologiebegriffe
Kanten= Verknüpfung der Begriffe

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

GO ist gerichteter azyklischer Graph was bedeutet das?

A
  • > jeder Begriff ist mit einem oder mehr Begriffen verknüpft
  • > ist ein (is-a) oder „Teil von (Part-of)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Unbekannt vs. Unannotiert

A

Unbekannt: kuratiert, keine Literatur bekannt
Biological process, molecular Funktion und cellular conponent unknown

Keine annotation: Gen wurde noch nicht begutachtet

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Enrichment Analyse: Exakter Test von Fisher

wann sind Gene der Kategorie t in den signifikanten Genen der Studie überrepräsentiert?

A

Wenn es n signifikante Gene überhaupt und davon mt Gene in der Ktegorie t gibt

Wenn nt davon mit Signifikanten Genen der Studie überlappen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Worüber trifft der Ensemble Variant Effect Predictor (VEP) eine Aussage?

A
  • Vorhersage über funktionale Effekte von grnomischen Varianten
  • > SNV, Insertions, Deletions, CNV, Strukturalisten Variants
  • Information über Gene, regulatorische Elemente, bekannte Varianten, Splicing
  • Entwickelt von Ensembl: Standalone Tool, Weh Interface, APIs (Perl, Restful)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Vorhersagealghorithmus

A

Integration von Sequenzalignment und Proteineigenschafteb

-> Vorhersage über schwere ( Deleteriousness) einer Mutation

17
Q

Was ist SIFT?

A

=Sorting Intolerant drin Tolerant

  • Aligmentbasiert mittels Sequenzhomologie
  • Score werden mittels positionsspezifischer Scoring Matrices berechnet
18
Q

Scoring bei SIFT

A

Mittels:

  • Position für einzelne AA konserviert
  • Ist die Position für AA mit einer bestimmten chemischen Eigenschaft konserviert
  • Wie unterschiedlich ist die mutierte AA von den weiteren AA?
19
Q

Polyphen2 ist Naiver Bayes Classifer, basierenden auf 11 prädikativen Varianten.

Nenne multiple Sequenzfeatures

A
  • Position-Specific Indipendent Count (PSIC) Score für WT AA
  • Sequenz ID zur nächsten Homologie ohne Variante
  • Volumen
20
Q

Polyphen2

Nenne strukturelle Features

A
  • Zugänglichkeit im WT
  • Änderung der Hydrophobie
  • Kristallographie Beta-Faktor: Änderung der räumlichen Ausdehnung
21
Q

Polyphen 2

Nenne Output

A
  • Vorhersage als probably/ Possibly Damaging oder Benign

- Scores von 0-1 mit 0,5 als Thresold

22
Q

Wozu Mutation Assessor

A

Vorhersage von funktionellem Einfluss von AA
-> Änderungen Fokus Krebs

Errechnet: Erhaltung über Protein Familie
Und spezifität innerhalb Subfamilie

23
Q

Was ist Predict SNP?

A

Meta-Prediction Tool

Nutzt Consensus mehrerer Vorhersagen

24
Q

Was ist das gnomAD Projekt

A
  • Datenbanken zu Populationsgenetik

- Statistische Vorhersagen über Varianten werden möglich

25
Q

Gene Expression Omnibus (GEO)

A
  • Öffentliche Datenbank, um Genexpressionsdaten zu archivieren
  • kuratiert um Genexpression zu suchen, analysieren und herunterzuladen.
  • unterhalten von NCBI (National Center for Biotechnology Information)
  • Ablegen von Hochdurchsatzdaten in öffentlichen Datenbanken mittlerweile Voraussetzung bei Anträgen/Veröffentlichungen
26
Q

Netzwerkbiologie als Abstraktion der Zellbiologie

A

Netzwerke meist groß

Braucht Computer für Überblick

27
Q

Hierachie & Modularität

Wie bekommt man Hierachie in ein skalenfreies Netz?

A

Hubs überbrücken Hierachieebenrn

Stattdessen: Modularisierte Netz in Cluster
Hierachie:#Module an denen ein Node teilnimmt
-Niedrige Hierachie: wenige Aufgaben
-Hohe Hierachie: viele Aufgaben