Gene regulatory network inference in human pathogenic fungi

Pathogenic fungi are a serious threat to people with impeded immune system, especially during organ transplantation and HIV infections. As the number of treatments that include a weakening of the patients immune system increase, so does the number of fungal infections. Often, the infection is opportunistic, meaning the pathogen already lives as a commensal in the host and uses the weak immune system to spread out and starts to colonise different parts of the host. These infections can lead to systemic, life-threatening infections, lowering the survival rate of the often already weakened host. Two of the most common human pathogens are Candida albicans and Aspergillus fumigatus. While C. albicans is a commensal and part of the healthy human flora, it can turn to an opportunistic pathogen, once the hosts immune system fails to contain it. Conidia of A. fumigatus are inhaled by humans every day and removed again by the immune system. In a weakened host, A. fumigatus can colonise the lung of the host and spread to other parts of the body, which can lead to fatal results, if no treatment is administered. The first part of this thesis aims to study the gene regulatory network of C. albicans on a genome-wide level, with a scale-free distribution of node degrees. These networks can be used to identify genes with central regulatory functions, called hubs, which are possible drug targets and can be the starting point for future studies. The modeling process included a large set of gene expression data measured by microarrays, the use of prior knowledge and a automatically harvested gold standard for the evaluation of the results. The final model is used to identify several hubs and is also able to reproduce current knowledge. A focused small-scale gene regulatory network is inferred for A. fumigatus while it is treated with the clinically applied drug caspofungin. The chapter describes the process from mapping of the RNA-Seq data over the selection of candidate genes and the harvest of prior knowledge to the application of the NetGenerator tool. A network model of 26 genes is tested for robustness against noise and used to identify a so far unknown cross-talk between to key regulators of major drug response pathways in A. fumigatus, which could be experimentally verified by the collaboration partner. Both, the large- and the small-scale network inference are later compared to give guidance on the correct application depending on the scientific question. To further study the influence of drug treatment on A. fumigatus caspofungin treatment was paired with the use of humidimycin, which does not have antifungal properties on its own, but seems to enhance the effect of caspofungin. Analysis of differential expression and clustering revealed that the combination of the two drugs lowers the number of differentially expressed genes in A. fumigatus, giving hints on how the enhancing effect of humidimycin works on the genetic level.Pathogene Pilze stellen eine ernste Bedrohung für Menschen mit geschwächtem Immunsystem dar. Die betrifft insbesondere Menschen während Organtransplantationen und HIV-Infizierte. Mit der steigenden Anzahl von Behandlungen, bei denen eine Schwächung des Immunsystems einhergeht, steigt auch die Anzahl der Pilzinfektionen. Diese sind häufig opportunistisch, was bedeutet, das der Pathogen bereits als Nutznießer im Wirt lebt und ein geschwächtes Immunsystem nutzt, um sich auszubreiten. Dies kann zu systematischen, lebensbedrohenden Infektionen führen, welche die Überlebenswahrscheinlichkeit des oft bereits geschwächten Wirts weiter senkt. Zwei der am weitesten verbreiteten Pathogene sind Candida albicans und Aspergillus fumigatus. Während C. albicans gewöhnlich als Teil der gesunden menschlichen Flora lebt, ohne Schaden anzurichten, kann es sich zu einem opportunistischem Pathogen entwickeln, sobald das Immunsystem des Wirts ihn nicht mehr eindämmen kann. Sporen von A. fumigatus werden von Menschen jeden Tag eingeatmet und vom Immunsystem wieder entfernt. In einem geschwächtem Wirt kann A. fumigatus die Lunge besiedeln und sich auf andere Teile des Körpers ausbreiten. Ohne Behandlung kann dies tödliche Folgen für den Wirt haben. Der erste Teil dieser Doktorarbeit zielt auf die Untersuchung der genregulatorischen Netzwerke von C. albicans auf genomweiter Ebene ab. Dabei wurden Netzwerke mit einer skalenfreien Verteilung der Kantengrade erzeugt. Diese Netzwerke können dafür verwendet werden, Gene mit zentraler regulatorischer Funktion zu identifizieren. Diese so genannten Hubs sind mögliche Zielgene für Medikamente und können der Anfang für zukünftige Studien sein. Die Modellierung enthält die Verwendung von Vorwissen und ein automatisch gesammelter Goldstandard zu Evaluierung der Ergebnisse. Das endgültige Modell wird benutzt um verschiedene Hubs zu identifizieren und ist auch in der Lage, aktuelles Wissen wiederzugeben. Darüber hinaus wird ein fokussiertes genregulatorisches Netzwerk für A. fumigatus erstellt, während es mit dem klinischem Medikament Caspofungin behandelt wird. Hier beschrieben wird der Vorgang von der Kartierung der RNA-Seq-Daten über die Auswahl der Kandidatengene und das Sammeln von Vorwissen zu der Anwendung des NetGenerator Programms. Ein Netzwerkmodel aus 26 Genen wird bezüglich seiner Robustheit gegen Rauschen in den Daten und fehlendes Vorwissen getestet. Dabei wird eine bisher unbekannte Regulation zwischen zwei zentralen Genen gefunden, welche für die Stressantwort gegen Medikamente in A. fumigatus verantwortlich sind. Diese Regulation konnte experimentell durch Kollaborationspartner bestätigt werden. Sowohl die genomweite, als auch die fokussierte Netzwerkinfernz werden anschließend verglichen, um Hinweise für ihre korrekte Anwendung zu geben, abhängig von der biologischen Fragestellung. Um den Einfluß von Medikamenten auf A. fumigatus weiter zu untersuchen, wurde die Kombination von Caspofungin mit Humidimycin untersucht. Humidimycin besitzt selbst keine antifungielle Wirkung, scheint jedoch die Wirkung von Caspofungin zu verstärken. Eine Analyse der differentiell exprimierten Gene und Clustering zeigte, das die Kombination beider Medikamente die Anzahl der differentiell exprimierten Gene gegenüber der Einzelbehandlung mit Caspofungin verringert. Dies gibt Hinweise darauf, wie der verstärkende Effekt von Humidimycin auf Genebene funktioniert