HM
Hans‐Michael Müller
Author with expertise in Molecular Mechanisms of Aging and Longevity
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
13
(46% Open Access)
Cited by:
3,507
h-index:
56
/
i10-index:
121
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Textpresso: An Ontology-Based Information Retrieval and Extraction System for Biological Literature

Hans‐Michael Müller et al.Sep 17, 2004
We have developed Textpresso, a new text-mining system for scientific literature whose capabilities go far beyond those of a simple keyword search engine. Textpresso's two major elements are a collection of the full text of scientific articles split into individual sentences, and the implementation of categories of terms for which a database of articles and individual sentences can be searched. The categories are classes of biological concepts (e.g., gene, allele, cell or cell group, phenotype, etc.) and classes that relate two objects (e.g., association, regulation, etc.) or describe one (e.g., biological process, etc.). Together they form a catalog of types of objects and concepts called an ontology. After this ontology is populated with terms, the whole corpus of articles and abstracts is marked up to identify terms of these categories. The current ontology comprises 33 categories of terms. A search engine enables the user to search for one or a combination of these tags and/or keywords within a sentence or document, and as the ontology allows word meaning to be queried, it is possible to formulate semantic queries. Full text access increases recall of biological data types from 45% to 95%. Extraction of particular biological facts, such as gene-gene interactions, can be accelerated significantly by ontologies, with Textpresso automatically performing nearly as well as expert curators to identify sentences; in searches for two uniquely named genes and an interaction term, the ontology confers a 3-fold increase of search efficiency. Textpresso currently focuses on Caenorhabditis elegans literature, with 3,800 full text articles and 16,000 abstracts. The lexicon of the ontology contains 14,500 entries, each of which includes all versions of a specific word or phrase, and it includes all categories of the Gene Ontology database. Textpresso is a useful curation tool, as well as search engine for researchers, and can readily be extended to other organism-specific corpora of text. Textpresso can be accessed at http://www.textpresso.org or via WormBase at http://www.wormbase.org.
0
Citation648
0
Save
0

Comparative Genome and Proteome Analysis of Anopheles gambiae and Drosophila melanogaster

Evgeny Zdobnov et al.Oct 3, 2002
Comparison of the genomes and proteomes of the two diptera Anopheles gambiae and Drosophila melanogaster , which diverged about 250 million years ago, reveals considerable similarities. However, numerous differences are also observed; some of these must reflect the selection and subsequent adaptation associated with different ecologies and life strategies. Almost half of the genes in both genomes are interpreted as orthologs and show an average sequence identity of about 56%, which is slightly lower than that observed between the orthologs of the pufferfish and human (diverged about 450 million years ago). This indicates that these two insects diverged considerably faster than vertebrates. Aligned sequences reveal that orthologous genes have retained only half of their intron/exon structure, indicating that intron gains or losses have occurred at a rate of about one per gene per 125 million years. Chromosomal arms exhibit significant remnants of homology between the two species, although only 34% of the genes colocalize in small “microsyntenic” clusters, and major interarm transfers as well as intra-arm shuffling of gene order are detected.
0
Citation541
0
Save
1

Cholesterol promotes both head group visibility and clustering of PI(4,5)P2driving unconventional secretion of Fibroblast Growth Factor 2

Fabio Lolicato et al.Apr 16, 2021
Summary Fibroblast Growth Factor 2 (FGF2) is a cell survival factor involved in tumor-induced angiogenesis. FGF2 is secreted through an unconventional secretory pathway based upon direct protein translocation across the plasma membrane. Here we demonstrate that both PI(4,5)P 2 -dependent FGF2 recruitment at the inner plasma membrane leaflet and FGF2 membrane translocation into the extracellular space are positively modulated by cholesterol in living cells. We further reveal cholesterol to enhance FGF2 binding to PI(4,5)P 2 -containing lipid bilayers in a fully reconstituted system. Based on extensive atomistic molecular dynamics simulations and membrane tension experiments, we propose cholesterol to modulate FGF2 binding to PI(4,5)P 2 by (i) increasing head group visibility of PI(4,5)P 2 on the membrane surface, (ii) increasing avidity by cholesterol-induced clustering of PI(4,5)P 2 molecules triggering FGF2 oligomerization and (iii) increasing membrane tension facilitating the formation of lipidic membrane pores. Our findings have general implications for phosphoinositide-dependent protein recruitment to membranes and explain the highly selective targeting of FGF2 towards the plasma membrane, the subcellular site of FGF2 membrane translocation during unconventional secretion of FGF2.
1
Citation4
0
Save
0

Disulfide bridge-dependent dimerization triggers FGF2 membrane translocation into the extracellular space

Fabio Lolicato et al.Jan 1, 2023
Fibroblast Growth Factor 2 (FGF2) exits cells by direct translocation across the plasma membrane, a type I pathway of unconventional protein secretion. This process is initiated by PI(4,5)P2-dependent formation of highly dynamic FGF2 oligomers at the inner plasma membrane leaflet, inducing the formation of lipidic membrane pores. Cell surface heparan sulfate chains linked to glypican-1 (GPC1) capture FGF2 at the outer plasma membrane leaflet, completing FGF2 membrane translocation into the extracellular space. While the basic steps of this pathway are well understood, the molecular mechanism by which FGF2 oligomerizes on membrane surfaces remains unclear. In the current study, we demonstrate the initial step of this process to depend on C95-C95 disulfide-bridge-mediated FGF2 dimerization on membrane surfaces, producing the building blocks for higher FGF2 oligomers that drive the formation of membrane pores. We find FGF2 with a C95A substitution to be defective in oligomerization, pore formation, and membrane translocation. Consistently, we demonstrate a C95A variant of FGF2 to be characterized by a severe secretion phenotype. By contrast, while also important for efficient FGF2 secretion from cells, a second cysteine residue on the molecular surface of FGF2 (C77) is not involved in FGF2 oligomerization. Rather, we find C77 to be part of the protein-protein interaction interface through which FGF2 binds to the α1 subunit of the Na,K-ATPase, the landing platform for FGF2 at the inner plasma membrane leaflet. Using cross-linking mass spectrometry, atomistic molecular dynamics simulations combined with a machine learning analysis and cryo-electron tomography, we provide insights into a FGF2 dimerization interface that brings C95 residues in close proximity, resulting in disulfide bridged FGF2 dimers. We propose a mechanism by which they bind with high avidity to PI(4,5)P2 on membrane surfaces. We further propose a tight coupling between FGF2 secretion and the formation of ternary signaling complexes on cell surfaces, hypothesizing that C95-C95 bridged FGF2 dimers are functioning as the molecular units triggering autocrine and paracrine FGF2 signaling.
0

Updates to the Alliance of Genome Resources Central Infrastructure

Suzi Aleksander et al.Jan 1, 2023
The Alliance of Genome Resources (Alliance) is an extensible coalition of knowledgebases focused on the genetics and genomics of intensively-studied model organisms. The Alliance is organized as individual knowledge centers with strong connections to their research communities and a centralized software infrastructure, discussed here. Model organisms currently represented in the Alliance are budding yeast, C. elegans, Drosophila, zebrafish, frog, laboratory mouse, laboratory rat, and the Gene Ontology Consortium. The project is in a rapid development phase to harmonize knowledge, store it, analyze it, and present it to the community through a web portal, direct downloads, and APIs. Here we focus on developments over the last two years. Specifically, we added and enhanced tools for browsing the genome (JBrowse), downloading sequences, mining complex data (AllianceMine), visualizing pathways, full-text searching of the literature (Textpresso), and sequence similarity searching (SequenceServer). We enhanced existing interactive data tables and added an interactive table of paralogs to complement our representation of orthology. To support individual model organism communities, we implemented species-specific landing pages and will add disease-specific portals soon; in addition, we support a common community forum implemented in Discourse. We describe our progress towards a central persistent database to support curation, the data modeling that underpins harmonization, and progress towards a state-of-the art literature curation system with integrated Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML).
0
0
Save
Load More