Search

ZusammenfassungJe nach Diabetesform und -therapie sollen alle Menschen mit Diabetes eine individuelle ernährungsmedizinische Beratung und Schulung durch Fachpersonal erhalten. Im Vordergrund sollte eine patientinnen- und patientenzentrierte, individualisierte Beratung stehen, angepasst an die jeweiligen Bedürfnisse und Lebensumstände der Menschen mit Diabetes. Neben der Unterstützung zur Umsetzung einer ausgewogenen Ernährung gilt es, gemeinsam mit Patient:innen individuelle Stoffwechselziele und Gewichtsziele zu definieren, um mithilfe der Ernährung den Krankheitsverlauf positiv zu beeinflussen und mögliche Spätfolgen zu vermeiden. Dabei sollten vor allem praxisbezogene Empfehlungen unter Berücksichtigung der persönlichen Nahrungsmittel-Präferenzen ausgesprochen werden und Hilfsmittel zur Planung von geeigneten Portionsgrößen und der geeigneten Mahlzeitenzusammenstellung zum Einsatz kommen. Entsprechend aktueller internationaler und nationaler Standards sollen Menschen mit Diabetes im Diabetes-Selbstmanagement unterstützt werden (DSMES) und erlernen, die postprandiale Reaktion auf Speisen und Getränke besser einschätzen und durch die geeignete Lebensmittel- und Getränkeauswahl positiv beeinflussen zu können. Alle Menschen mit Diabetes sollten regelmäßig, je nach individuellem Bedarf, die Möglichkeit haben, eine ernährungstherapeutische Beratung oder Schulung in Anspruch nehmen zu können.Diese Praxisempfehlung stellt eine Zusammenfassung der aktuellen Literatur zu ernährungsrelevanten Aspekten bei Diabetes dar.

Je nach Diabetesform und -therapie sollen alle Menschen mit Diabetes eine individuelle ernährungsmedizinische Beratung und Schulung durch Fachpersonal erhalten. Im Vordergrund sollte eine patientinnen- und patientenzentrierte, individualisierte Beratung stehen, angepasst an die jeweiligen Bedürfnisse und Lebensumstände der Menschen mit Diabetes. Neben der Unterstützung zur Umsetzung einer ausgewogenen Ernährung gilt es, gemeinsam mit Patient:innen individuelle Stoffwechselziele und Gewichtsziele zu definieren, um mithilfe der Ernährung den Krankheitsverlauf positiv zu beeinflussen und mögliche Spätfolgen zu vermeiden. Dabei sollten vor allem praxisbezogene Empfehlungen unter Berücksichtigung der persönlichen Nahrungsmittel-Präferenzen ausgesprochen werden und Hilfsmittel zur Planung von geeigneten Portionsgrößen und der geeigneten Mahlzeitenzusammenstellung zum Einsatz kommen. Entsprechend aktueller internationaler und nationaler Standards sollen Menschen mit Diabetes im Diabetes-Selbstmanagement unterstützt werden (DSMES) und erlernen, die postprandiale Reaktion auf Speisen und Getränke besser einschätzen und durch die geeignete Lebensmittel- und Getränkeauswahl positiv beeinflussen zu können. Alle Menschen mit Diabetes sollten regelmäßig, je nach individuellem Bedarf, die Möglichkeit haben, eine ernährungstherapeutische Beratung oder Schulung in Anspruch nehmen zu können.Diese Praxisempfehlung stellt eine Zusammenfassung der aktuellen Literatur zu ernährungsrelevanten Aspekten bei Diabetes dar. All patients with diabetes require individual and personalized nutritional consultation with professionals. The patient’s needs should be the primary focus of the dietary therapy, taking their lifestyle and the type of diabetes into consideration. With the recommendations to the patient’s diet, there need to be specific metabolic goals to reduce the disease’s progression and to avoid long term health effects. Therefore, practical guidelines such as portion size and meal planning tips should be the main focus.According to the latest national and international standards, patients suffering from diabetes should have access to nutrition consulting and nutritional training. During consultation they can be supported on- how to manage their health condition and choosing food and beverage to improve their health.These practical recommendations sum up the latest literature on nutritional aspects of diabetes treatment. Version of record

In living cells, reversible protein phosphorylation events propagate signals caused by external stimuli from the plasma membrane to their intracellular destinations. Aberrations in these signaling cascades can lead to diseases such as cancer. To identify and quantify phosphorylation events on a large scale, mass spectrometry (MS) has become the predominant technology. The large amount of data generated by MS requires efficient, tailor-made computational tools in order to draw meaningful biological conclusions. In this work, four new methods for analyzing MS-based phosphoproteomic data are presented. The first method, called SubExtractor, combines phosphoproteomic data with protein network information to identify differentially regulated subnetworks. The method is based on a Bayesian probabilistic model that accounts for information about both differential regulation and network topology, combined with a genetic algorithm and rigorous significance testing. The second method, called MeanRank test, is a global one-sample location test, which is based on the mean ranks across replicates, and internally estimates and controls the false discovery rate. The test successfully deals with small numbers of replicates, missing values without the need of imputation, non-normally distributed expression levels, and non-identical distribution of up- and down-regulated features, while its statistical power scales well with the number of replicates. The third method is a biomarker discovery workflow that aims at identifying a multivariate response prediction biomarker for treatment of non-small cell lung cancer cell lines with the kinase inhibitor dasatinib from phosphoproteomic data (referred to as NSCLC biomarker). An elaborate biomarker workflow based on robust feature selection in combination with a support vector machine (SVM) was designed in order to find a phosphorylation signature that accurately predicts the response to dasatanib. The fourth method, called Pareto biomarker, extends the previous NSCLC biomarker workflow by optimizing not only one single objective (i.e. best possible separation of responders and non-responders), but also the objectives signature size and relevance (i.e. association of signature proteins with dasatinib’s main target). This is achieved by employing a multiobjective optimization algorithm based on the principle of Pareto optimality, which allows for a simultaneous optimization of all three objectives. These novel data analysis methods were thoroughly validated using experimental data and compared to existing methods. They can be used on their own, or they can be combined into a joint workflow in order to efficiently answer complex biological questions in the field of large-scale omics in general and phosphoproteomics in particular. In lebenden Zellen sind reversible Proteinphosphorylierungen für die Weiterleitung von Signalen externer Stimuli zu deren intrazellulären Bestimmungsorten verantwortlich. Anomalien in solchen Signaltransduktionswegen können zu Krankheiten wie beispielsweise Krebs führen. Um Phosphorylierungsstellen in großem Maßstab zu identifizieren und zu quantifizieren, hat sich die Massenspektrometrie (MS) zur vorherrschenden Technologie entwickelt. Die große Menge an Daten, die von Massenspektrometern generiert wird, erfordert effiziente maßgeschneiderte Computerprogramme, um aussagekräftige biologische Schlüsse ziehen zu können. In dieser Arbeit werden vier neue Methoden zur Analyse von MS-basierten phosphoproteomischen Daten präsentiert. Die erste Methode, genannt SubExtractor, kombiniert phosphoproteomische Daten mit Proteinnetzwerkinformationen um differentiell regulierte Subnetzwerke zu identifizieren. Die Methode basiert auf einem Bayesschen Wahrscheinlichkeitsmodell, das sowohl Information über die differentielle Regulation der Einzelknoten als auch die Netzwerktopologie berücksichtigt. Das Modell ist kombiniert mit einem genetischen Algorithmus und stringenter Signifikanzanalyse. Die zweite Methode, genannt MeanRank-Test, ist ein globaler Einstichproben-Lagetest, der auf den mittleren Rängen der Replikate beruht, und die False Discovery Rate implizit abschätzt und kontrolliert. Der Test eignet sich für die Anwendung auf Daten mit wenigen Replikate, fehlenden und nicht normalverteilten Werten, sowie nicht gleichverteilter Hoch- und Runterregulation. Gleichzeitig skaliert die Teststärke gut mit der Anzahl an Replikaten. Die dritte Methode ist ein Arbeitsablauf zur Biomarkeridentifizierung und hat zum Ziel, einen multivariaten Stratifikationsbiomarker aus phosphoproteomischen Daten zu extrahieren, der das Ansprechen von nichtkleinzelligen Bronchialkarzinomzelllinien auf den Kinaseinhibitor Dasatinib vorhersagt (bezeichnet als NSCLC-Biomarker). Dazu wurde ein ausführlicher Biomarkerarbeitsablauf basierend auf einer robusten Feature Selection in Kombination mit Support Vector Machine-Klassifizierung erstellt, um eine Phosphorylierungssignatur zu finden, die das Ansprechen auf Dasatinib richtig vorhersagt. Die vierte Methode, genannt Pareto-Biomarker, erweitert den vorherigen Biomarkerarbeitsablauf, indem nicht nur eine Zielfunktion (d.h. die bestmögliche Trennung von Respondern und Nichtrespondern) optimiert wird, sondern zusätzlich noch die Signaturgröße und Relevanz (d.h. die Verbindung der Signaturproteine mit dem Targetprotein von Dasatinib). Dies wird durch die Verwendung eines multiobjektiven Optimierungsalgorithmus erreicht, der auf dem Prinzip der Pareto-Optimalität beruht und die gleichzeitige Optimierung aller drei Zielfunktionen ermöglicht. Die hier präsentierten neuen Datenanalysemethoden wurden gründlich mittels experimenteller Daten validiert und mit bereits bestehenden Methoden verglichen. Sie können einzeln verwendet werden, oder man kann sie zu einem gemeinsamen Arbeitsablauf zusammenfügen, um komplexe biologische Fragestellungen in Omik-Gebieten im Allgemeinen und Phosphoproteomik im Speziellen zu beantworten.