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Organismische Wechselwirkungen

Evolutionäre Perspektiven des Pan-Genoms von Arabidopsis thaliana

Die molekulare Evolution von Organismen wird durch Mutationen und genetischen Drift angetrieben, die auf der Ebene des Genoms wirken, aber durch natürliche Selektion eingeschränkt werden, die auf der Ebene des Phänotyps wirkt. Das Hauptziel dieser Forschung ist es, ein Verständnis dafür zu gewinnen, wie die Auswirkungen der Evolution im Genom von Arabidopsis thaliana variieren. Daher verwenden wir Shannon - Entropie (H), basierend auf der Informationstheorie, als ein Mass für die Diversität jeder Nukleotidposition über das gesamte Genom zwischen mehreren Beitritten. Ein Vergleich zwischen metabolischen und nicht-metabolischen Genen ergab eine niedrigere Shannon-Entropie in den Genen, die metabolische Funktionen ausführen. Im Gegensatz dazu weisen die funktionellen Kategorien Hormonstoffwechsel, Metallhandhabung, Sekundärstoffwechsel, Stress und Zellwand eine deutlich höhere Shannon-Entropie auf als erwartet. Der Vergleich zwischen verschiedenen Genkategorien und Ökotypen aus verschiedenen geographischen Regionen ergab, dass Cluster von Genen, die bestimmte Funktionen ausführen, unabhängig von der Herkunft des Ökotyps eine konstante Menge an erworbenen Mutationen aufweisen, im Vergleich zu anderen Genclustern, die ein dynamischeres Verhalten zeigen, das auf der geographischen Herkunft des Ökotyps beruht.

Phagen-Bakterien-Interaktion

Phagen sind Viren, die Jagd auf Prokaryonten machen, die die häufigsten und vielfältigsten Bewohner des Planeten sind. "Temperate" (oder lysogene) Phagen vermehren sich über den lysogenen Zyklus, der durch eine Integration des Phagengenoms in die Wirtschromosomen etabliert wird, wodurch eine Prophage innerhalb des Wirtsgenoms geschaffen und eine langfristige Assoziation aufrechterhalten wird. Die enge Beziehung zwischen Wirt und Virus hat die mikrobielle Evolution maßgeblich geprägt. Phagen sind bekannte Vektoren des DNA-Transfers zwischen mikrobiellen Zellen. Die Exzision der Phagen-DNA aus dem Wirtsgenom und die Produktion von Phagen kann mit der Verpackung der Wirts-DNA in die Phagen einhergehen, die diese dann in einem Prozess, der als Transduktion bezeichnet wird, auf den nächsten Wirt übertragen können. Eine spezialisierte Transduktion findet statt, wenn die Phagenintegrasen zusätzlich zu den Prophagen auch bakterielle Gene spalten, die an den flankierenden Regionen der Prophagen kodiert werden. Diese werden mit der Phagen-DNA in die Phagen gepackt. Generalisierte Transduktion findet statt, wenn zufällige bakterielle DNA in die Phagen gepackt wird. In unserer Forschung konzentrieren wir uns auf die Rekonstruktion einer Phagen-Wirt-Verbindung, den Einfluss von transduzierten Stoffwechselgenen auf den mikrobiellen Wirt und die Transkriptionsregulation durch H-NS-ähnliche Proteine, die als Silencer bezeichnet werden.

 

Phagen-Wirt-Assoziation: Um die Assoziationen zwischen Phagen zu Prophagen zu Wirten abzuleiten, verwendeten wir einen graphenbasierten Ansatz, um ein Netzwerk von Phagen-Prophagen-Bakterien-Assoziationen zu rekonstruieren. Die Knoten in dem Netzwerk sind Phagen, Prophagen und bakterielle Wirte, und die beiden Kantentypen entsprechen entweder einer gemeinsamen funktionellen Ähnlichkeit zwischen Phagen und Prophagen oder einer logischen Verbindung zwischen Prophage und Wirt. Diese Methode erlaubt es uns, weiter entfernte Beziehungen zwischen den Phagen und ihren mutmaßlichen Zielen zu rekonstruieren, mit neuen Perspektiven auf evolutionäre Mechanismen, die die Phagen-Bakterien-Interaktion beeinflussen.

Einfluss der Transduktion auf den Wirtsstoffwechsel: Bakterielle Stoffwechselgene, die auf Prophagen kodiert sind, sind oft das Ergebnis eines Transduktionsereignisses. Diese Gene haben die Fähigkeit, den bakteriellen Metabolismus signifikant zu beeinflussen, was zusätzliche funktionelle Chancen bietet, die die Fitness des Wirtes erhöhen können. Um den Einfluss dieser Gene zu messen, wenden wir den "Network Expansion Algorithmus" an, um die Unterschiede in metabolischen SCOPES mit und ohne das von der Prophage kodierte Gen zu berechnen. Soweit wir wissen, ist dies die erste Methode, die es erlaubt, den Einfluss der Transduktion auf den Wirtsstoffwechsel systematisch zu quantifizieren.

Transkriptionsregulation - H-NS wie Silencer-Proteine: Fremdgene, die in das Wirtsgenom eindringen, können negative Auswirkungen auf die Fitness des Wirtes haben. Einige Regulationsmechanismen wie die H-NS-Proteine zielen auf die Bindung von AT - reichhaltigem DNA-Material und bringen deren Transkription zum Schweigen. Heute wissen wir über mehrere Arten von Silencer-Proteinen Bescheid, die in einer Vielzahl von prokaryotischen Taxa kodiert sind. In einer Zusammenarbeit mit Prof. Frunzke vom IBG1 Jülich konzentrieren wir uns auf die Erforschung von LSR2-Silencer-Proteinen, die in verschiedenen Actinobakterienarten kodiert werden. Die LSR2-Proteine sind heute die einzigen Silencer, die in Phagen- und Prophagengenomen von Streptomyces-Wirten gefunden wurden. Mit Hilfe verschiedener bioinformatischer Ansätze konnten wir verschiedene Gruppen von LSR2-Proteinen identifizieren, die sich in ihren Aminosäure-Eigenschaften zwischen Phagen und Wirt, den kodierten, unterscheiden. Des weiteren widmen wir uns den Cyanobakterienarten, bei denen bis heute keine Transkriptions-Silencer beschrieben wurden. In einer Kombination von bioinformatischen Methoden und Laborexperimenten streben wir die Charakterisierung dieses Proteins in cyanobakteriellen Genomen an.

Interdisziplinäre statistische Datenanalyse

PSINK / SCIEF: Unsere Forschung umfasst die statistische Datenanalyse biologischer Herkunft. In Zusammenarbeit mit der medizinischen Abteilung der HHU unterstützen wir das PSINK-Projekt mit einem statistischen Modul SCIEF (Spinal Cord Injury Evaluation Framework). Hier entwickeln und implementieren wir spezifische statistische Methoden zur Analyse der Daten, die in PSINK generiert werden. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, die Haupteffekte mehrerer Behandlungen sowie die Nebenwirkungen eines Studiendesigns auf das Ergebnis eines Experiments mit Rückenmarksverletzungen zu ermitteln. Auf diese Weise hoffen wir, die Forschung in Richtung einer vielversprechenderen Behandlung für Patienten mit Rückenmarksverletzungen zu verbessern.

Neuropathologie: Eine weitere Zusammenarbeit mit dem Institut für Neuropathologie der HHU (Prof. Korth) konzentriert sich auf das Verständnis der Regulation spezifischer immunbezogener Gen-Netzwerke für eine bessere klinische Diagnose der Schizophrenie. In diesem Projekt analysierten wir einen Genexpressionsdatensatz des transgenen Rattenmodells Disrupted-in-Schizophrenia 1 (DISC1) und bauten ein Koexpressionsnetzwerk mit der WGCNA 1-Methode auf. Dadurch waren wir in der Lage, Hub-Gene zu identifizieren, die im transgenen Rattenmodell koexprimiert und dereguliert werden.

Kontakt: Dr. Ovidiu Popa, Nima Saadat

Wichtige Publikationen

  1. Handorf, T., Ebenhöh, O., & Heinrich, R. (2005). Expanding metabolic networks: scopes of compounds, robustness, and evolution. Journal of molecular evolution, 61(4), 498-512.
  2. Popa, O., Landan, G., & Dagan, T. (2017). Phylogenomic networks reveal limited phylogenetic range of lateral gene transfer by transduction. The ISME journal, 11(2), 543-554.
  3. Pfeifer, E., Hünnefeld, M., Popa, O., Polen, T., Kohlheyer, D., Baumgart, M., & Frunzke, J. (2016). Silencing of cryptic prophages in Corynebacterium glutamicum. Nucleic acids research, 44(21), 10117-10131.
  4. Pfeifer, E., Hünnefeld, M., Popa, O., & Frunzke, J. (2019). Impact of xenogeneic silencing on phage–host interactions. Journal of molecular biology, 431(23), 4670-4683.
  5. Langfelder, P., & Horvath, S. (2008). WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC bioinformatics, 9(1), 559.
  6. Trossbach, S. V., Hecher, L., Schafflick, D., Deenen, R., Popa, O., Lautwein, T., ... & Malchow, B. (2019). Dysregulation of a specific immune-related network of genes biologically defines a subset of schizophrenia. Translational psychiatry, 9(1), 1-16.
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