TY - THES A1 - Breuer, David T1 - The plant cytoskeleton as a transportation network T1 - Modellierung des pflanzliche Zytoskeletts als Transportnetzwerk N2 - The cytoskeleton is an essential component of living cells. It is composed of different types of protein filaments that form complex, dynamically rearranging, and interconnected networks. The cytoskeleton serves a multitude of cellular functions which further depend on the cell context. In animal cells, the cytoskeleton prominently shapes the cell's mechanical properties and movement. In plant cells, in contrast, the presence of a rigid cell wall as well as their larger sizes highlight the role of the cytoskeleton in long-distance intracellular transport. As it provides the basis for cell growth and biomass production, cytoskeletal transport in plant cells is of direct environmental and economical relevance. However, while knowledge about the molecular details of the cytoskeletal transport is growing rapidly, the organizational principles that shape these processes on a whole-cell level remain elusive. This thesis is devoted to the following question: How does the complex architecture of the plant cytoskeleton relate to its transport functionality? The answer requires a systems level perspective of plant cytoskeletal structure and transport. To this end, I combined state-of-the-art confocal microscopy, quantitative digital image analysis, and mathematically powerful, intuitively accessible graph-theoretical approaches. This thesis summarizes five of my publications that shed light on the plant cytoskeleton as a transportation network: (1) I developed network-based frameworks for accurate, automated quantification of cytoskeletal structures, applicable in, e.g., genetic or chemical screens; (2) I showed that the actin cytoskeleton displays properties of efficient transport networks, hinting at its biological design principles; (3) Using multi-objective optimization, I demonstrated that different plant cell types sustain cytoskeletal networks with cell-type specific and near-optimal organization; (4) By investigating actual transport of organelles through the cell, I showed that properties of the actin cytoskeleton are predictive of organelle flow and provided quantitative evidence for a coordination of transport at a cellular level; (5) I devised a robust, optimization-based method to identify individual cytoskeletal filaments from a given network representation, allowing the investigation of single filament properties in the network context. The developed methods were made publicly available as open-source software tools. Altogether, my findings and proposed frameworks provide quantitative, system-level insights into intracellular transport in living cells. Despite my focus on the plant cytoskeleton, the established combination of experimental and theoretical approaches is readily applicable to different organisms. Despite the necessity of detailed molecular studies, only a complementary, systemic perspective, as presented here, enables both understanding of cytoskeletal function in its evolutionary context as well as its future technological control and utilization. N2 - Das Zytoskelett ist ein notwendiger Bestandteil lebender Zellen. Es besteht aus verschiedenen Arten von Proteinfilamenten, die ihrerseits komplexe, sich dynamisch reorganisierende und miteinander verknüpfte Netzwerke bilden. Das Zytoskelett erfüllt eine Vielzahl von Funktionen in der Zelle. In Tierzellen bestimmt das Aktin-Zytoskelett maßgeblich die mechanischen Zelleigenschaften und die Zellbewegung. In Pflanzenzellen hingegen kommt dem Aktin-Zytoskelett eine besondere Bedeutung in intrazellulären Transportprozessen zu, bedingt insbesondere durch die starre pflanzliche Zellwand sowie die Zellgröße. Als wesentlicher Faktor für Zellwachstum und somit auch die Produktion von Biomasse, ist Zytoskelett-basierter Transport daher von unmittelbarer ökologischer und ökonomischer Bedeutung. Während das Wissen über die molekularen Grundlagen Zytoskelett-basierter Transportprozesse beständig wächst, sind die zugrunde liegenden Prinzipien zellweiter Organisation bisher weitgehend unbekannt. Diese Dissertation widmet sich daher folgender Frage: Wie hängt die komplexe Architektur des pflanzlichen Zytoskeletts mit seiner intrazellulären Transportfunktion zusammen? Eine Antwort auf diese Frage erfordert eine systemische Perspektive auf Zytoskelettstruktur und -transport. Zu diesem Zweck habe ich Mikroskopiedaten mit hoher raumzeitlicher Auflösung sowie Computer-gestützte Bildanalysen und mathematische Ansätzen der Graphen- und Netzwerktheorie kombiniert. Die vorliegende Dissertation umfasst fünf meiner Publikationen, die sich einem systemischen Verständnis des pflanzlichen Zytoskeletts als Transportnetzwerk widmen: (1) Dafür habe ich Bilddaten-basierte Netzwerkmodelle entwickelt, die eine exakte und automatisierte Quantifizierung der Architektur des Zytoskeletts ermöglichen. Diese Quantifizierung kann beispielsweise in genetischen oder chemischen Versuchen genutzt werden und für eine weitere Erforschung der genetischen Grundlagen und möglicher molekularer Interaktionspartner des Zytoskeletts hilfreich sein; (2) Ich habe nachgewiesen, dass das pflanzliche Aktin-Zytoskelett Eigenschaften effizienter Transportnetzwerk aufweist und Hinweise auf seine evolutionären Organisationsprinzipien liefert; (3) Durch die mathematische Optimierung von Transportnetzwerken konnte ich zeigen, dass unterschiedliche Pflanzenzelltypen spezifische und optimierte Organisationsstrukturen des Aktin-Zytoskeletts aufweisen; (4) Durch quantitative Analyse des Transports von Organellen in Pflanzenzellen habe ich nachgewiesen, dass sich Transportmuster ausgehend von der Struktur des Aktin-Zytoskeletts vorhersagen lassen. Dabei spielen sowohl die Organisation des Zytoskeletts auf Zellebene als auch seine Geometrie eine zentrale Rolle. (5) Schließlich habe ich eine robuste, optimierungs-basierte Methode entwickelt, die es erlaubt, individuelle Filamente eines Aktin-Netzwerks zu identifizieren. Dadurch ist es möglich, die Eigenschaften einzelner Zytoskelettfilamente im zellulären Kontext zu untersuchen. Die im Zuge dieser Dissertation entwickelten Methoden wurden frei und quelloffen als Werkzeuge zur Beantwortung verwandter Fragestellung zugänglich gemacht. Insgesamt liefern die hier präsentierten Ergebnisse und entwickelten Methoden quantitative, systemische Einsichten in die Transportfunktion des Zytoskeletts. Die hier etablierte Kombination von experimentellen und theoretischen Ansätzen kann, trotz des Fokusses auf das pflanzliche Zytoskelett, direkt auf andere Organismen angewendet werden. Als Ergänzung molekularer Studien bildet ein systemischer Blickwinkel, wie er hier entwickelt wurde, die Grundlage für ein Verständnis sowohl des evolutionären Kontextes als auch zukünftiger Kontroll- und Nutzungsmöglichkeiten des pflanzlichen Zytoskeletts. KW - systems biology KW - mathematical modeling KW - cytoskeleton KW - plant science KW - graph theory KW - image analysis KW - Systembiologie KW - mathematische Modellierung KW - Zytoskelett KW - Zellbiologie KW - Graphtheorie KW - Bildanalyse Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-93583 ER - TY - THES A1 - Sin, Celine T1 - Post-transcriptional control of gene expression T1 - Post-Transkription Steuerung der Genexpression N2 - Gene expression describes the process of making functional gene products (e.g. proteins or special RNAs) from instructions encoded in the genetic information (e.g. DNA). This process is heavily regulated, allowing cells to produce the appropriate gene products necessary for cell survival, adapting production as necessary for different cell environments. Gene expression is subject to regulation at several levels, including transcription, mRNA degradation, translation and protein degradation. When intact, this system maintains cell homeostasis, keeping the cell alive and adaptable to different environments. Malfunction in the system can result in disease states and cell death. In this dissertation, we explore several aspects of gene expression control by analyzing data from biological experiments. Most of the work following uses a common mathematical model framework based on Markov chain models to test hypotheses, predict system dynamics or elucidate network topology. Our work lies in the intersection between mathematics and biology and showcases the power of statistical data analysis and math modeling for validation and discovery of biological phenomena. N2 - Das „zentrale Dogma der Molekularbiologie“ besagt, dass der Fluss genetischer Information mit der DNS startet, die dann auf die RNS kopiert und in Proteine übersetzt wird (Crick 1970). Dieses System der Informationsübertragung bietet zwei natürliche Eingriffspunkte, an denen Genausprägungen manipuliert werden können -- entweder auf dem Level der mRNS (z.B. durch Kontrolle der Transkriptions- oder mRNS- Degradationsprozesse) oder auf dem Level des Proteins (z.B. durch Kontrolle der Translations- oder Proteindegradationsprozesse). An jedem Eingriffspunkt sind eine Vielzahl unterschiedlicher Prozesse zeitgleich aktiv, um die Konzentrationen von mRNS und Proteinen präzise einzustellen. All diese Prozesse tragen dazu bei, die Zelle intern im stationäzen Zustand zu halten, denn eine Fehlfunktion im System kann zu Krankheitszuständen oder zum Zelltot führen. In dieser Arbeit untersuchen wir verschiedene Aspekte der Kontrolle der Genausprägungs, indem wir Daten biologischer Experimente analysieren. Unsere Arbeit liegt hierbei zwischen den Bereichen der mathematischer Modellierung und der Biologie und zeigt den immensen Nutzen von statistischen Analysemethoden und mathematischer Modellbildung zur Validierung und Neuentdeckung biologischer Phänomene auf. KW - mRNA degradation KW - protein degradation KW - gene expression control KW - mathematical modeling KW - stochastic modeling KW - data analysis and statistics KW - next generation sequencing (NGS) KW - ribosome KW - Datenanalyse und Statistik KW - Regulierung der Genexpression KW - mRNA Degradierung KW - mathematisches Modellierung KW - Proteindegradierung KW - Ribosom KW - stochastische Modellierung Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-102469 ER -