TY - THES A1 - Schlossarek, Dennis T1 - Identification of dynamic protein-metabolite complexes in saccharomyces cerevisiae using co-fractionation mass spectrometry T1 - Identifikation von dynamischen Protein-Metabolit Komplexes in Saccharomyces cerevisiae unter Nutzung der Co-Fraktionierungs Massenspektrometrie N2 - Cells are built from a variety of macromolecules and metabolites. Both, the proteome and the metabolome are highly dynamic and responsive to environmental cues and developmental processes. But it is not their bare numbers, but their interactions that enable life. The protein-protein (PPI) and protein-metabolite interactions (PMI) facilitate and regulate all aspects of cell biology, from metabolism to mitosis. Therefore, the study of PPIs and PMIs and their dynamics in a cell-wide context is of great scientific interest. In this dissertation, I aim to chart a map of the dynamic PPIs and PMIs across metabolic and cellular transitions. As a model system, I study the shift from the fermentative to the respiratory growth, known as the diauxic shift, in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae. To do so, I am applying a co-fractionation mass spectrometry (CF-MS) based method, dubbed protein metabolite interactions using size separation (PROMIS). PROMIS, as well as comparable methods, will be discussed in detail in chapter 1. Since PROMIS was developed originally for Arabidopsis thaliana, in chapter 2, I will describe the adaptation of PROMIS to S. cerevisiae. Here, the obtained results demonstrated a wealth of protein-metabolite interactions, and experimentally validated 225 previously predicted PMIs. Applying orthogonal, targeted approaches to validate the interactions of a proteogenic dipeptide, Ser-Leu, five novel protein-interactors were found. One of those proteins, phosphoglycerate kinase, is inhibited by Ser-Leu, placing the dipeptide at the regulation of glycolysis. In chapter 3, I am presenting PROMISed, a novel web-tool designed for the analysis of PROMIS- and other CF-MS-datasets. Starting with raw fractionation profiles, PROMISed enables data pre-processing, profile deconvolution, scores differences in fractionation profiles between experimental conditions, and ultimately charts interaction networks. PROMISed comes with a user-friendly graphic interface, and thus enables the routine analysis of CF-MS data by non-computational biologists. Finally, in chapter 4, I applied PROMIS in combination with the isothermal shift assay to the diauxic shift in S. cerevisiae to study changes in the PPI and PMI landscape across this metabolic transition. I found a major rewiring of protein-protein-metabolite complexes, exemplified by the disassembly of the proteasome in the respiratory phase, the loss of interaction of an enzyme involved in amino acid biosynthesis and its cofactor, as well as phase and structure specific interactions between dipeptides and enzymes of central carbon metabolism. In chapter 5, I am summarizing the presented results, and discuss a strategy to unravel the potential patterns of dipeptide accumulation and binding specificities. Lastly, I recapitulate recently postulated guidelines for CF-MS experiments, and give an outlook of protein interaction studies in the near future. N2 - Die Zelle besteht aus einer Vielzahl von großen und kleinen Molekülen, und sowohl das Proteom als auch das Metabolom passen sich dynamisch den vorherrschenden Umweltbedingungen oder zellulären Anforderungen an. Allerdings ist es nicht die bloße Menge an biologischen Molekülen, sondern deren Interaktionen miteinander, die das Leben erst ermöglichen. Protein-Protein (PPI) und Protein-Metabolit Interaktionen (PMI) vollbringen und regulieren alle Aspekte der Zelle, vom Stoffwechsel bis zur Mitose. Die Studie dieser Interaktionen ist daher von fundamentalem wissenschaftlichem Interesse. In dieser Dissertation strebe ich an, eine Karte der Protein-Protein und Protein-Metabolit Interaktionen zu zeichnen, die den Übergang vom fermentativen zum respiratioschen Stoffwechsel in der Hefe Saccharomyces cerevisiae umfasst. Zu diesem Zweck nutze ich PROMIS (egl. protein metabolite interactions using size separation), eine auf der co-Fraktionierungs Massensprektrometrie (CF-MS) aufbauende Methode. PROMIS, und ähnliche Methoden zur Untersuchung von Protein-Interkationen, werden ausgiebig in Kapitel 1 vorgestellt. Da PROMIS ursprünglich für die Modellpflanze Arabadopsis thaliana entwickelt wurde, beschreibe ich in Kapitel 2 zunächst die erste Anwendung der Methode in S. cerevisiae. Die Ergebnisse stellen eine Fülle an Protein-Metabolit Interaktionen dar, und 225 zuvor prognostizierte Interaktionen wurden das erste Mal experimentell beschrieben. Mit Hilfe orthogonaler Methoden wurde außerdem eine inhibitorische Interaktion zwischen dem proteinogenen Dipeptid Ser-Leu und einem Enzym der Glykolyse gefunden. In Kapitel 3 präsentiere ich PROMISed, eine neue Web-Anwendung zur Auswertung von Daten von PROMIS oder anderen CF-MS Experimente. PROMISed kann genutzt werden um in rohen Fraktionierungs-Profile lokale Maxima zu finden, aus denen ein Interaktions-Netzwerk basierend auf Korrelationen erstellt wird. Außerdem kann die Anwendung Unterschiede in den Profilen zwischen verschiedenen experimentellen Bedingungen bewerten. PROMISed umfasst eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche und bedarf daher keiner Programmierkenntnisse zur Nutzung. In Kapitel 4 benutze ich schließlich PROMIS und ItSA (engl. isothermal shift assay) um PPI und PMI während des Übergangs vom fermentativen zum respiratorischen Stoffwechsel in Hefe zu untersuchen. Hier beschreibe ich eine zellweite Umbildung der Protein-Metabolit-Komplexe, bespielhaft beschrieben anhand des Auseinanderfallens des Proteasoms im respiratorischen Stoffwechsel, des Verlustes der Interaktion zwischen einem Enzym des Aminosäure Stoffwechsels mit seinem Cofaktor und spezifischen Interaktionen zwischen Dipeptiden und Enzymen des zentralen Stoffwechsels. In Kapitel 5 fasse ich die gefundenen Ergebnisse zusammen und stelle eine Strategie zur Untersuchung der Spezifität sowohl der Bildung als auch der Protein-Interaktionen von Dipeptiden vor. Zu aller letzt rekapituliere ich Richtlinien für CF-MS Experimente und gebe einen Ausblick auf die nahe Zukunft der Studien der Protein-Interkationen. KW - Protein KW - Metabolit KW - Interaktion KW - Interaktions Netzwerk KW - Stoffwechsel KW - Saccharomyces cerevisiae KW - protein KW - metabolite KW - interaction KW - interaction network KW - metabolism KW - saccharomyces cerevisiae KW - interactomics KW - proteomics KW - metabolomics Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-582826 ER - TY - THES A1 - Schauer, Nicolas T1 - Quantitative trait loci (QTL) for metabolite accumulation and metabolic regulation : metabolite profiling of interspecific crosses of tomato T1 - Metabolomische Analyse von interspezifischen Tomaten N2 - The advent of large-scale and high-throughput technologies has recently caused a shift in focus in contemporary biology from decades of reductionism towards a more systemic view. Alongside the availability of genome sequences the exploration of organisms utilizing such approach should give rise to a more comprehensive understanding of complex systems. Domestication and intensive breeding of crop plants has led to a parallel narrowing of their genetic basis. The potential to improve crops by conventional breeding using elite cultivars is therefore rather limited and molecular technologies, such as marker assisted selection (MAS) are currently being exploited to re-introduce allelic variance from wild species. Molecular breeding strategies have mostly focused on the introduction of yield or resistance related traits to date. However given that medical research has highlighted the importance of crop compositional quality in the human diet this research field is rapidly becoming more important. Chemical composition of biological tissues can be efficiently assessed by metabolite profiling techniques, which allow the multivariate detection of metabolites of a given biological sample. Here, a GC/MS metabolite profiling approach has been applied to investigate natural variation of tomatoes with respect to the chemical composition of their fruits. The establishment of a mass spectral and retention index (MSRI) library was a prerequisite for this work in order to establish a framework for the identification of metabolites from a complex mixture. As mass spectral and retention index information is highly important for the metabolomics community this library was made publicly available. Metabolite profiling of tomato wild species revealed large differences in the chemical composition, especially of amino and organic acids, as well as on the sugar composition and secondary metabolites. Intriguingly, the analysis of a set of S. pennellii introgression lines (IL) identified 889 quantitative trait loci of compositional quality and 326 yield-associated traits. These traits are characterized by increases/decreases not only of single metabolites but also of entire metabolic pathways, thus highlighting the potential of this approach in uncovering novel aspects of metabolic regulation. Finally the biosynthetic pathway of the phenylalanine-derived fruit volatiles phenylethanol and phenylacetaldehyde was elucidated via a combination of metabolic profiling of natural variation, stable isotope tracer experiments and reverse genetic experimentation. N2 - Die Einführung von Hochdurchsatzmethoden zur Analyse von biologischen Systemen, sowie die umfangreiche Sequenzierung von Genomen haben zu einer Verlagerung der Forschung „im Detail“ zu einer ganzheitlicheren Betrachtungsweise auf Systemebene geführt. Aus einer jahrhundertlangen, intensiven Züchtung und Selektion von Nutzpflanzen resultierte gleichzeitig eine Abnahme der genetischen Varianz. Daraus resultierend sind Nutzpflanzen anfälliger gegenüber Stressfaktoren, wie Pathogenen, hohen Salzkonzentrationen oder Trockenheit, als ihre Wildarten. Das Potential konventioneller Züchtung scheint somit heute an seine Grenzen gekommen zu sein. Daher versucht man mittels moderner Molekulartechnik, wie zum Beispiel Marker-gestützte Selektion, Gene oder ganze Genombereiche von Wildarten mit hoher genetischer Variation in Nutzpflanzen einzukreuzen, vornehmlich mit dem Ziel einer Ertrags- bzw. Resistenzsteigerung. Neueste medizinische Studien belegen, dass die Ernährung eine wesentliche Rolle für die menschliche Gesundheit spielt. Besonders wichtig sind hierbei die gesundheitsfördernden Substanzen in pflanzlichen Nahrungsmitteln. Aus diesem Grund kommt der Erforschung der biochemischen Zusammensetzung von biologischen Proben eine immer größere Bedeutung zu. Diese Untersuchung kann elegant durch Metabolitenprofile, welche die multivariate Analyse komplexer biologischer Proben erlauben, durchgeführt werden. In dieser Arbeit wurde zur Untersuchung der biochemischen Zusammensetzung von Tomatenwildarten und interspezifischen S. pennellii Tomatenintrogressionslinien (IL) eine GC/MS basierte Metabolitenanalyseplattform verwendet. Hierzu war es zunächst notwendig eine Massenspektrenbibliothek, zur Annotierung von Massenspektren und Retentionsindices von, in pflanzlichen Proben vorkommenden, Metaboliten anzulegen. Die Analyse der Tomatenwildarten ergab große Unterschiede gegenüber der Kulturtomate im Hinblick auf den Gehalt an Amino- und organischen Säuren, sowie der Zuckerzusammensetzung und den Gehalt an Sekundärmetaboliten. Die darauf folgende Analyse der ILs, von den jede ein genau definiertes genomisches Segment von S. pennellii beinhaltet, bestätigte diese enorme Variation mit 889 metabolischen und 326 ertragsassozierten-Veränderungen in den ILs. Die metabolischen Veränderungen zeichneten sich durch abnehmende bzw. steigende Gehalte von einzelnen Metaboliten, aber auch durch eine koordinierte Änderung aus. In dieser Arbeit wurde weiterhin der Biosyntheseweg der Volatilenstoffe Phenylethanol und Phenylacetaldehyd mit Hilfe einer IL untersucht. Hierbei konnten durch stabile Isotopenmarkierung und eines „reverse genetics“-Ansatzes Gene bzw. Enzyme identifiziert werden, die für die Dekarboxylierung des Eduktes Phenylalanin verantwortlich sind. Diese Arbeit beschreibt erstmals die umfassende Analyse von biochemischen Komponenten auf Genombasis in Tomatenintrogressionslinien und zeigt damit ein Werkzeug auf zur Identifizierung von qualitativen biochemischen Merkmalen in der modernen molekularen Züchtung. KW - Tomate KW - Metabolit KW - GC-MS KW - Introgression KW - Frucht KW - Metabolome KW - Züchtung KW - metabolic genomics KW - Tomato KW - metabolite profiling KW - metabolome KW - breeding KW - crops KW - fruit KW - metabolite breeding KW - metabolic genomics Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7643 ER - TY - THES A1 - Birkemeyer, Claudia Sabine T1 - Signal-metabolome interactions in plants T1 - Signalmolekuel-Metabolom Interaktionen in Pflanzen N2 - From its first use in the field of biochemistry, instrumental analysis offered a variety of invaluable tools for the comprehensive description of biological systems. Multi-selective methods that aim to cover as many endogenous compounds as possible in biological samples use different analytical platforms and include methods like gene expression profile and metabolite profile analysis. The enormous amount of data generated in application of profiling methods needs to be evaluated in a manner appropriate to the question under investigation. The new field of system biology rises to the challenge to develop strategies for collecting, processing, interpreting, and archiving this vast amount of data; to make those data available in form of databases, tools, models, and networks to the scientific community. On the background of this development a multi-selective method for the determination of phytohormones was developed and optimised, complementing the profile analyses which are already in use (Chapter I). The general feasibility of a simultaneous analysis of plant metabolites and phytohormones in one sample set-up was tested by studies on the analytical robustness of the metabolite profiling protocol. The recovery of plant metabolites proved to be satisfactory robust against variations in the extraction protocol by using common extraction procedures for phytohormones; a joint extraction of metabolites and hormones from plant tissue seems practicable (Chapter II). Quantification of compounds within the context of profiling methods requires particular scrutiny (Chapter II). In Chapter III, the potential of stable-isotope in vivo labelling as normalisation strategy for profiling data acquired with mass spectrometry is discussed. First promising results were obtained for a reproducible quantification by stable-isotope in vivo labelling, which was applied in metabolomic studies. In-parallel application of metabolite and phytohormone analysis to seedlings of the model plant Arabidopsis thaliana exposed to sulfate limitation was used to investigate the relationship between the endogenous concentration of signal elements and the ‘metabolic phenotype’ of a plant. An automated evaluation strategy was developed to process data of compounds with diverse physiological nature, such as signal elements, genes and metabolites – all which act in vivo in a conditional, time-resolved manner (Chapter IV). Final data analysis focussed on conditionality of signal-metabolome interactions. N2 - Die instrumentelle Analytik stellt mit ihrem unschätzbaren Methodenreichtum Analysenwerkzeuge zur Verfügung, die seit ihrem Einzug in die Biologie die Aufzeichnung immer komplexerer ‚Momentaufnahmen’ von biologischen Systemen ermöglichen. Konkret hervorzuheben sind dabei vor allem die sogenannten ‚Profilmethoden’. Die Anwendung von Profilmethoden zielt darauf ab, aus einer bestimmten Stoffklasse so viele zugehörige Komponenten wie nur möglich gleichzeitig zu erfassen. Für die Auswertung derart komplexer Daten müssen nun auch entsprechende Auswertungsmethoden bereit gestellt werden. Das neu entstandene Fachgebiet der Systembiologie erarbeitet deshalb Strategien zum Sammeln, Auswerten und Archivieren komplexer Daten, um dieses gesammelte Wissen in Form von Datenbanken, Modellen und Netzwerken der allgemeinen Nutzung zugänglich zu machen. Vor diesem Hintergrund wurde den vorhandenen Profilanalysen eine Methode zur Erfassung von Pflanzenhormonen hinzugefügt. Verschiedene Experimente bestätigten die Möglichkeit zur Kopplung von Pflanzenhormon- und Pflanzeninhaltsstoff(=metabolit)-Profilanalyse. In weiteren Untersuchungen wurde das Potential einer innovativen Standardisierungstechnologie für die mengenmässige Erfassung von Pflanzeninhaltsstoffen in biologischen Proben betrachtet (in vivo labelling mit stabilen Isotopen). Hormon- und Metabolitprofilanalyse wurden dann parallel angewandt, um Wechselwirkungen zwischen der Konzentration von Signalkomponenten und der Ausprägung des Stoffwechsels in Keimlingen der Modellpflanze Arabidopsis thaliana zu untersuchen. Es wurde eine Prozessierungsmethode entwickelt, die es auf einfache Art und Weise erlaubt, Daten oder Komponenten verschiedenen Ursprungs wie Signalelemente, Gene und Metabolite, die in biologischen Systemen zeitlich versetzt aktiv oder verändert erscheinen, im Zusammenhang zu betrachten. Die abschließende Analyse aller Daten richtet sich auf die Abschätzung der Bedingtheit von Signal-Metabolismus Interaktionen. KW - Pflanzenhormon KW - Metabolom KW - Metabolit KW - Massenspektrometrie KW - GC-MS KW - Profilmessung KW - Profilmethode KW - Derivatisierung KW - Wissensextraktion KW - Datenbank KW - Zeatin KW - Pathwaysuche KW - Pathway Abbildung KW - Metabolitprofil KW - Signalstoffe KW - zeatin KW - pathway search KW - pathway mapping KW - metabolite profiling KW - signal compounds Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7144 ER -