TY - JOUR A1 - Omidbakhshfard, Mohammad Amin A1 - Winck, Flavia Vischi A1 - Arvidsson, Samuel Janne A1 - Riano-Pachon, Diego M. A1 - Müller-Röber, Bernd T1 - A step-by-step protocol for formaldehyde-assisted isolation of regulatory elements from Arabidopsis thaliana JF - Journal of integrative plant biology N2 - The control of gene expression by transcriptional regulators and other types of functionally relevant DNA transactions such as chromatin remodeling and replication underlie a vast spectrum of biological processes in all organisms. DNA transactions require the controlled interaction of proteins with DNA sequence motifs which are often located in nucleosome-depleted regions (NDRs) of the chromatin. Formaldehyde-assisted isolation of regulatory elements (FAIRE) has been established as an easy-to-implement method for the isolation of NDRs from a number of eukaryotic organisms, and it has been successfully employed for the discovery of new regulatory segments in genomic DNA from, for example, yeast, Drosophila, and humans. Until today, however, FAIRE has only rarely been employed in plant research and currently no detailed FAIRE protocol for plants has been published. Here, we provide a step-by-step FAIRE protocol for NDR discovery in Arabidopsis thaliana. We demonstrate that NDRs isolated from plant chromatin are readily amenable to quantitative polymerase chain reaction and next-generation sequencing. Only minor modification of the FAIRE protocol will be needed to adapt it to other plants, thus facilitating the global inventory of regulatory regions across species. KW - Arabidopsis thaliana KW - chromatin KW - cis-regulatory elements KW - epigenomics KW - FAIRE-qPCR KW - FAIRE-seq KW - gene expression KW - gene regulatory network KW - transcription factor Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1111/jipb.12151 SN - 1672-9072 SN - 1744-7909 VL - 56 IS - 6 SP - 527 EP - 538 PB - Wiley-Blackwell CY - Hoboken ER - TY - THES A1 - Daub, Carsten Oliver T1 - Analysis of integrated transcriptomics and metabolomics data : a systems biology approach N2 - Moderne Hochdurchsatzmethoden erlauben die Messung einer Vielzahl von komplementären Daten und implizieren die Existenz von regulativen Netzwerken auf einem systembiologischen Niveau. Ein üblicher Ansatz zur Rekonstruktion solcher Netzwerke stellt die Clusteranalyse dar, die auf einem Ähnlichkeitsmaß beruht. Wir verwenden das informationstheoretische Konzept der wechselseitigen Information, das ursprünglich für diskrete Daten definiert ist, als Ähnlichkeitsmaß und schlagen eine Erweiterung eines für gewöhnlich für die Anwendung auf kontinuierliche biologische Daten verwendeten Algorithmus vor. Wir vergleichen unseren Ansatz mit bereits existierenden Algorithmen. Wir entwickeln ein geschwindigkeitsoptimiertes Computerprogramm für die Anwendung der wechselseitigen Information auf große Datensätze. Weiterhin konstruieren und implementieren wir einen web-basierten Dienst fuer die Analyse von integrierten Daten, die durch unterschiedliche Messmethoden gemessen wurden. Die Anwendung auf biologische Daten zeigt biologisch relevante Gruppierungen, und rekonstruierte Signalnetzwerke zeigen Übereinstimmungen mit physiologischen Erkenntnissen. N2 - Recent high-throughput technologies enable the acquisition of a variety of complementary data and imply regulatory networks on the systems biology level. A common approach to the reconstruction of such networks is the cluster analysis which is based on a similarity measure. We use the information theoretic concept of the mutual information, that has been originally defined for discrete data, as a measure of similarity and propose an extension to a commonly applied algorithm for its calculation from continuous biological data. We compare our approach to previously existing algorithms. We develop a performance optimised software package for the application of the mutual information to large-scale datasets. Furthermore, we design and implement a web-based service for the analysis of integrated data measured with different technologies. Application to biological data reveals biologically relevant groupings and reconstructed signalling networks show agreements with physiological findings. KW - Transinformation KW - wechselseitige Information KW - Ähnlichkeitsmaß KW - Genexpression KW - mutual information KW - distance measure KW - gene expression Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001251 ER - TY - JOUR A1 - Klie, Sebastian A1 - Nikoloski, Zoran A1 - Selbig, Joachim T1 - Biological cluster evaluation for gene function prediction JF - Journal of computational biology N2 - Recent advances in high-throughput omics techniques render it possible to decode the function of genes by using the "guilt-by-association" principle on biologically meaningful clusters of gene expression data. However, the existing frameworks for biological evaluation of gene clusters are hindered by two bottleneck issues: (1) the choice for the number of clusters, and (2) the external measures which do not take in consideration the structure of the analyzed data and the ontology of the existing biological knowledge. Here, we address the identified bottlenecks by developing a novel framework that allows not only for biological evaluation of gene expression clusters based on existing structured knowledge, but also for prediction of putative gene functions. The proposed framework facilitates propagation of statistical significance at each of the following steps: (1) estimating the number of clusters, (2) evaluating the clusters in terms of novel external structural measures, (3) selecting an optimal clustering algorithm, and (4) predicting gene functions. The framework also includes a method for evaluation of gene clusters based on the structure of the employed ontology. Moreover, our method for obtaining a probabilistic range for the number of clusters is demonstrated valid on synthetic data and available gene expression profiles from Saccharomyces cerevisiae. Finally, we propose a network-based approach for gene function prediction which relies on the clustering of optimal score and the employed ontology. Our approach effectively predicts gene function on the Saccharomyces cerevisiae data set and is also employed to obtain putative gene functions for an Arabidopsis thaliana data set. KW - algorithms KW - biochemical networks KW - combinatorics KW - computational molecular biology KW - databases KW - functional genomics KW - gene expression KW - NP-completeness Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1089/cmb.2009.0129 SN - 1066-5277 SN - 1557-8666 VL - 21 IS - 6 SP - 428 EP - 445 PB - Liebert CY - New Rochelle ER - TY - GEN A1 - Srivastava, Abhishek A1 - Murugaiyan, Jayaseelan A1 - Garcia, Juan A. L. A1 - De Corte, Daniele A1 - Hoetzinger, Matthias A1 - Eravci, Murat A1 - Weise, Christoph A1 - Kumar, Yadhu A1 - Roesler, Uwe A1 - Hahn, Martin W. A1 - Grossart, Hans-Peter T1 - Combined Methylome, Transcriptome and Proteome Analyses Document Rapid Acclimatization of a Bacterium to Environmental Changes T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Polynucleobacter asymbioticus strain QLW-P1DMWA-1T represents a group of highly successful heterotrophic ultramicrobacteria that is frequently very abundant (up to 70% of total bacterioplankton) in freshwater habitats across all seven continents. This strain was originally isolated from a shallow Alpine pond characterized by rapid changes in water temperature and elevated UV radiation due to its location at an altitude of 1300 m. To elucidate the strain’s adjustment to fluctuating environmental conditions, we recorded changes occurring in its transcriptomic and proteomic profiles under contrasting experimental conditions by simulating thermal conditions in winter and summer as well as high UV irradiation. To analyze the potential connection between gene expression and regulation via methyl group modification of the genome, we also analyzed its methylome. The methylation pattern differed between the three treatments, pointing to its potential role in differential gene expression. An adaptive process due to evolutionary pressure in the genus was deduced by calculating the ratios of non-synonymous to synonymous substitution rates for 20 Polynucleobacter spp. genomes obtained from geographically diverse isolates. The results indicate purifying selection. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1011 KW - DNA modification KW - gene expression KW - freshwater heterotrophic bacteria KW - UV radiation KW - purifying selection Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-481993 SN - 1866-8372 IS - 1011 ER - TY - JOUR A1 - Srivastava, Abhishek A1 - Murugaiyan, Jayaseelan A1 - Garcia, Juan A. L. A1 - De Corte, Daniele A1 - Hoetzinger, Matthias A1 - Eravci, Murat A1 - Weise, Christoph A1 - Kumar, Yadhu A1 - Roesler, Uwe A1 - Hahn, Martin W. A1 - Grossart, Hans-Peter T1 - Combined Methylome, Transcriptome and Proteome Analyses Document Rapid Acclimatization of a Bacterium to Environmental Changes JF - Frontiers in Microbiology N2 - Polynucleobacter asymbioticus strain QLW-P1DMWA-1T represents a group of highly successful heterotrophic ultramicrobacteria that is frequently very abundant (up to 70% of total bacterioplankton) in freshwater habitats across all seven continents. This strain was originally isolated from a shallow Alpine pond characterized by rapid changes in water temperature and elevated UV radiation due to its location at an altitude of 1300 m. To elucidate the strain’s adjustment to fluctuating environmental conditions, we recorded changes occurring in its transcriptomic and proteomic profiles under contrasting experimental conditions by simulating thermal conditions in winter and summer as well as high UV irradiation. To analyze the potential connection between gene expression and regulation via methyl group modification of the genome, we also analyzed its methylome. The methylation pattern differed between the three treatments, pointing to its potential role in differential gene expression. An adaptive process due to evolutionary pressure in the genus was deduced by calculating the ratios of non-synonymous to synonymous substitution rates for 20 Polynucleobacter spp. genomes obtained from geographically diverse isolates. The results indicate purifying selection. KW - DNA modification KW - gene expression KW - freshwater heterotrophic bacteria KW - UV radiation KW - purifying selection Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.544785 SN - 1664-302X VL - 11 PB - Frontiers Media CY - Lausanne ER - TY - THES A1 - Boeuf, Stéphane T1 - Comparative study of gene expression during the differentiation of white and brown preadipocytes N2 - Einleitung Säugetiere haben zwei verschiedene Arten von Fettgewebe: das weiße Fettgewebe, welches vorwiegend zur Lipidspeicherung dient, und das braune Fettgewebe, welches sich durch seine Fähigkeit zur zitterfreien Thermogenese auszeichnet. Weiße und braune Adipozyten sind beide mesodermalen Ursprungs. Die Mechanismen, die zur Entwicklung von Vorläuferzellen in den weißen oder braunen Fettzellphenotyp führen, sind jedoch unbekannt. Durch verschiedene experimentelle Ansätze konnte gezeigt werden, daß diese Adipocyten vermutlich durch die Differenzierung zweier Typen unterschiedlicher Vorläuferzellen entstehen: weiße und braune Preadipozyten. Von dieser Hypothese ausgehend, war das Ziel dieser Studie, die Genexpression weißer und brauner Preadipozyten auf Unterschiede systematisch zu analysieren. Methoden Die zu vergleichenden Zellen wurden aus primären Zellkulturen weißer und brauner Preadipozyten des dsungarischen Zwerghamsters gewonnen. „Representational Difference Analysis“ wurde angewandt, um potentiell unterschiedlich exprimierte Gene zu isolieren. Die daraus resultierenden cDNA Fragmente von Kandidatengenen wurden mit Hilfe der Microarraytechnik untersucht. Die Expression dieser Gene wurde in braunen und weißen Fettzellen in verschiedenen Differenzierungsstadien und in braunem und weißem Fettgewebe verglichen. Ergebnisse 12 Gene, die in braunen und weißen Preadipozyten unterschiedlich exprimiert werden, konnten identifiziert werden. Drei Komplement Faktoren und eine Fettsäuren Desaturase werden in weißen Preadipozyten höher exprimiert; drei Struktur Gene (Fibronectin, Metargidin und a Actinin 4), drei Gene verbunden mit transkriptioneller Regulation (Necdin, Vigilin und das „small nuclear ribonucleoprotein polypeptide A“) sowie zwei Gene unbekannter Funktion werden in braunen Preadipozyten höher exprimiert. Mittels Clusteranalyse (oder Gruppenanalyse) wurden die gesamten Genexpressionsdaten charakterisiert. Dabei konnten die Gene in 4 typischen Expressionsmuster aufgeteilt werden: in weißen Preadipozyten höher exprimierte Gene, in braunen Preadipozyten höher exprimierte Gene, während der Differenzierung herunter regulierte Gene und während der Differenzierung hoch regulierte Gene. Schlußfolgerungen In dieser Studie konnte gezeigt werden, daß weiße und braune Preadipozyten aufgrund der Expression verschiedener Gene unterschieden werden können. Es wurden mehrere Kandidatengene zur Bestimmung weißer und brauner Preadipozyten identifiziert. Außerdem geht aus den Genexpressionsdaten hervor, daß funktionell unterschiedliche Gruppen von Genen eine wichtige Rolle bei der Differenzierung von weißen und braunen Preadipozyten spielen könnten, wie z.B. Gene des Komplementsystems und der extrazellulären Matrix. N2 - Introduction Mammals have two types of adipose tissue: the lipid storing white adipose tissue and the brown adipose tissue characterised by its capacity for non-shivering thermogenesis. White and brown adipocytes have the same origin in mesodermal stem cells. Yet nothing is known so far about the commitment of precursor cells to the white and brown adipose lineage. Several experimental approaches indicate that they originate from the differentiation of two distinct types of precursor cells, white and brown preadipocytes. Based on this hypothesis, the aim of this study was to analyse the gene expression of white and brown preadipocytes in a systematic approach. Experimental approach The white and brown preadipocytes to compare were obtained from primary cell cultures of preadipocytes from the Djungarian dwarf hamster. Representational difference analysis was used to isolate genes potentially differentially expressed between the two cell types. The thus obtained cDNA libraries were spotted on microarrays for a large scale gene expression analysis in cultured preadipocytes and adipocytes and in tissue samples. Results 4 genes with higher expression in white preadipocytes (3 members of the complement system and a fatty acid desaturase) and 8 with higher expression in brown preadipocytes were identified. From the latter 3 coded for structural proteins (fibronectin, metargidin and a actinin 4), 3 for proteins involved in transcriptional regulation (necdin, vigilin and the small nuclear ribonucleoprotein polypeptide A) and 2 are of unknown function. Cluster analysis was applied to the gene expression data in order to characterise them and led to the identification of four major typical expression profiles: genes up-regulated during differentiation, genes down-regulated during differentiation, genes higher expressed in white preadipocytes and genes higher expressed in brown preadipocytes. Conclusion This study shows that white and brown preadipocytes can be distinguished by different expression levels of several genes. These results draw attention to interesting candidate genes for the determination of white and brown preadipocytes (necdin, vigilin and others) and furthermore indicate that potential importance of several functional groups in the differentiation of white and brown preadipocytes, mainly the complement system and extracellular matrix. KW - Säugetiere ; Fettgewebe ; Zelldifferenzierung ; Genexpression KW - Preadipozyt KW - Adipozyt KW - Fettzelle KW - braunes Fettgewebe KW - Differenzierung KW - Genexpression KW - Microarray KW - preadipocyte KW - adipocyte KW - brown adipose tissue KW - differentiation KW - gene expression KW - microarray Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000542 ER - TY - JOUR A1 - Jbeily, Nayla A1 - Suckert, Iris A1 - Gonnert, Falk A. A1 - Acht, Benedikt A1 - Bockmeyer, Clemens L. A1 - Grossmann, Sascha D. A1 - Blaess, Markus F. A1 - Lüth, Anja A1 - Deigner, Hans-Peter A1 - Bauer, Michael A1 - Claus, Ralf A. T1 - Hyperresponsiveness of mice deficient in plasma-secreted sphingomyelinase reveals its pivotal role in early phase of host response JF - Journal of lipid research N2 - Plasma secretion of acid sphingomyelinase is a hallmark of cellular stress response resulting in the formation of membrane embedded ceramide-enriched lipid rafts and the reorganization of receptor complexes. Consistently, decompartmentalization of ceramide formation from inert sphingomyelin has been associated with signaling events and regulation of the cellular phenotype. Herein, we addressed the question of whether the secretion of acid sphingomyelinase is involved in host response during sepsis. We found an exaggerated clinical course in mice genetically deficient in acid sphingomyelinase characterized by an increased bacterial burden, an increased phagocytotic activity, and a more pronounced cytokine storm. Moreover, on a functional level, leukocyte-endothelial interaction was found diminished in sphingomyelinase-deficient animals corresponding to a distinct leukocytes' phenotype with respect to rolling and sticking as well as expression of cellular surface proteins.(jlr) We conclude that hydrolysis of membrane-embedded sphingomyelin, triggered by circulating sphingomyelinase, plays a pivotal role in the first line of defense against invading microorganisms. This function might be essential during the early phase of infection leading to an adaptive response of remote cells and tissues.-Jbeily, N., I. Suckert, F. A. Gonnert, B. Acht, C. L. Bockmeyer, S. D. Grossmann, M. F. Blaess, A. Lueth, H.-P. Deigner, M. Bauer, and R. A. Claus. Hyperresponsiveness of mice deficient in plasma-secreted sphingomyelinase reveals its pivotal role in early phase of host response. J. Lipid Res. 2013. 54: 410-424. KW - sphingomyelin phosphodiesterase 1 KW - inflammation KW - sepsis KW - gene expression KW - survival KW - leukocyte-endothelial interaction KW - trans-migration KW - organ failure Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1194/jlr.M031625 SN - 0022-2275 VL - 54 IS - 2 SP - 410 EP - 424 PB - American Society for Biochemistry and Molecular Biology CY - Bethesda ER - TY - THES A1 - Perscheid, Cindy T1 - Integrative biomarker detection using prior knowledge on gene expression data sets T1 - Integrative Biomarker-Erkennung auf Genexpressions-Daten mithilfe von biologischem Vorwissen N2 - Gene expression data is analyzed to identify biomarkers, e.g. relevant genes, which serve for diagnostic, predictive, or prognostic use. Traditional approaches for biomarker detection select distinctive features from the data based exclusively on the signals therein, facing multiple shortcomings in regards to overfitting, biomarker robustness, and actual biological relevance. Prior knowledge approaches are expected to address these issues by incorporating prior biological knowledge, e.g. on gene-disease associations, into the actual analysis. However, prior knowledge approaches are currently not widely applied in practice because they are often use-case specific and seldom applicable in a different scope. This leads to a lack of comparability of prior knowledge approaches, which in turn makes it currently impossible to assess their effectiveness in a broader context. Our work addresses the aforementioned issues with three contributions. Our first contribution provides formal definitions for both prior knowledge and the flexible integration thereof into the feature selection process. Central to these concepts is the automatic retrieval of prior knowledge from online knowledge bases, which allows for streamlining the retrieval process and agreeing on a uniform definition for prior knowledge. We subsequently describe novel and generalized prior knowledge approaches that are flexible regarding the used prior knowledge and applicable to varying use case domains. Our second contribution is the benchmarking platform Comprior. Comprior applies the aforementioned concepts in practice and allows for flexibly setting up comprehensive benchmarking studies for examining the performance of existing and novel prior knowledge approaches. It streamlines the retrieval of prior knowledge and allows for combining it with prior knowledge approaches. Comprior demonstrates the practical applicability of our concepts and further fosters the overall development and comparability of prior knowledge approaches. Our third contribution is a comprehensive case study on the effectiveness of prior knowledge approaches. For that, we used Comprior and tested a broad range of both traditional and prior knowledge approaches in combination with multiple knowledge bases on data sets from multiple disease domains. Ultimately, our case study constitutes a thorough assessment of a) the suitability of selected knowledge bases for integration, b) the impact of prior knowledge being applied at different integration levels, and c) the improvements in terms of classification performance, biological relevance, and overall robustness. In summary, our contributions demonstrate that generalized concepts for prior knowledge and a streamlined retrieval process improve the applicability of prior knowledge approaches. Results from our case study show that the integration of prior knowledge positively affects biomarker results, particularly regarding their robustness. Our findings provide the first in-depth insights on the effectiveness of prior knowledge approaches and build a valuable foundation for future research. N2 - Biomarker sind charakteristische biologische Merkmale mit diagnostischer oder prognostischer Aussagekraft. Auf der molekularen Ebene sind dies Gene mit einem krankheitsspezifischen Expressionsmuster, welche mittels der Analyse von Genexpressionsdaten identifiziert werden. Traditionelle Ansätze für diese Art von Biomarker Detection wählen Gene als Biomarker ausschließlich anhand der vorhandenen Signale im Datensatz aus. Diese Vorgehensweise zeigt jedoch Schwächen insbesondere in Bezug auf die Robustheit und tatsächliche biologische Relevanz der identifizierten Biomarker. Verschiedene Forschungsarbeiten legen nahe, dass die Berücksichtigung des biologischen Kontexts während des Selektionsprozesses diese Schwächen ausgleichen kann. Sogenannte wissensbasierte Ansätze für Biomarker Detection beziehen vorhandenes biologisches Wissen, beispielsweise über Zusammenhänge zwischen bestimmten Genen und Krankheiten, direkt in die Analyse mit ein. Die Anwendung solcher Verfahren ist in der Praxis jedoch derzeit nicht weit verbreitet, da existierende Methoden oft spezifisch für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt wurden und sich nur mit großem Aufwand auf andere Anwendungsgebiete übertragen lassen. Dadurch sind Vergleiche untereinander kaum möglich, was es wiederum nicht erlaubt die Effektivität von wissensbasierten Methoden in einem breiteren Kontext zu untersuchen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den vorgenannten Herausforderungen für wissensbasierte Ansätze. In einem ersten Schritt legen wir formale und einheitliche Definitionen für vorhandenes biologisches Wissen sowie ihre flexible Integration in den Biomarker-Auswahlprozess fest. Der Kerngedanke unseres Ansatzes ist die automatisierte Beschaffung von biologischem Wissen aus im Internet frei verfügbaren Wissens-Datenbanken. Dies erlaubt eine Vereinfachung der Kuratierung sowie die Festlegung einer einheitlichen Definition für biologisches Wissen. Darauf aufbauend beschreiben wir generalisierte wissensbasierte Verfahren, welche flexibel auf verschiedene Anwendungsfalle anwendbar sind. In einem zweiten Schritt haben wir die Benchmarking-Plattform Comprior entwickelt, welche unsere theoretischen Konzepte in einer praktischen Anwendung realisiert. Comprior ermöglicht die schnelle Umsetzung von umfangreichen Experimenten für den Vergleich von wissensbasierten Ansätzen. Comprior übernimmt die Beschaffung von biologischem Wissen und ermöglicht dessen beliebige Kombination mit wissensbasierten Ansätzen. Comprior demonstriert damit die praktische Umsetzbarkeit unserer theoretischen Konzepte und unterstützt zudem die technische Realisierung und Vergleichbarkeit wissensbasierter Ansätze. In einem dritten Schritt untersuchen wir die Effektivität wissensbasierter Ansätze im Rahmen einer umfangreichen Fallstudie. Mithilfe von Comprior vergleichen wir die Ergebnisse traditioneller und wissensbasierter Ansätze im Kontext verschiedener Krankheiten, wobei wir für wissensbasierte Ansätze auch verschiedene Wissens-Datenbanken verwenden. Unsere Fallstudie untersucht damit a) die Eignung von ausgewählten Wissens-Datenbanken für deren Einsatz bei wissensbasierten Ansätzen, b) den Einfluss verschiedener Integrationskonzepte für biologisches Wissen auf den Biomarker-Auswahlprozess, und c) den Grad der Verbesserung in Bezug auf die Klassifikationsleistung, biologische Relevanz und allgemeine Robustheit der selektierten Biomarker. Zusammenfassend demonstriert unsere Arbeit, dass generalisierte Konzepte für biologisches Wissen und dessen vereinfachte Kuration die praktische Anwendbarkeit von wissensbasierten Ansätzen erleichtern. Die Ergebnisse unserer Fallstudie zeigen, dass die Integration von vorhandenem biologischen Wissen einen positiven Einfluss auf die selektierten Biomarker hat, insbesondere in Bezug auf ihre biologische Relevanz. Diese erstmals umfassenderen Erkenntnisse zur Effektivität von wissensbasierten Ansätzen bilden eine wertvolle Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten. KW - gene expression KW - biomarker detection KW - prior knowledge KW - feature selection KW - Biomarker-Erkennung KW - Merkmalsauswahl KW - Gen-Expression KW - biologisches Vorwissen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-582418 ER - TY - THES A1 - Gomez, David T1 - Mechanisms of biochemical reactions within crowded environments T1 - Mechanismus der Biochemische Reaktionen im vollgestopfte Umgebungen N2 - The cell interior is a highly packed environment in which biological macromolecules evolve and function. This crowded media has effects in many biological processes such as protein-protein binding, gene regulation, and protein folding. Thus, biochemical reactions that take place in such crowded conditions differ from diluted test tube conditions, and a considerable effort has been invested in order to understand such differences. In this work, we combine different computationally tools to disentangle the effects of molecular crowding on biochemical processes. First, we propose a lattice model to study the implications of molecular crowding on enzymatic reactions. We provide a detailed picture of how crowding affects binding and unbinding events and how the separate effects of crowding on binding equilibrium act together. Then, we implement a lattice model to study the effects of molecular crowding on facilitated diffusion. We find that obstacles on the DNA impair facilitated diffusion. However, the extent of this effect depends on how dynamic obstacles are on the DNA. For the scenario in which crowders are only present in the bulk solution, we find that at some conditions presence of crowding agents can enhance specific-DNA binding. Finally, we make use of structure-based techniques to look at the impact of the presence of crowders on the folding a protein. We find that polymeric crowders have stronger effects on protein stability than spherical crowders. The strength of this effect increases as the polymeric crowders become longer. The methods we propose here are general and can also be applied to more complicated systems. N2 - Innerhalb einer Zelle, im Zytosol, entstehen und arbeiten sehr viele biologische Makromoleküle. Die Dichte dieser Moleküle ist sehr hoch und dieses ‘vollgestopfte’ Zytosol hat vielfältige Auswirkungen auf viele biologische Prozessen wie zum Beispiel Protein-Protein Interaktionen, Genregulation oder die Faltung von Proteinen. Der Ablauf von vielen biochemische Reaktionen in dieser Umgebung weicht von denen unter verdünnte Laborbedingungen ab. Um die Effekte dieses ‘makromolekularen Crowdings’ zu verstehen, wurde in den letzten Jahren bereits viel Mühe investiert. In dieser Arbeit kombinieren wir verschiede Computermethoden, um die Wirkungen des ‘makromolekularen Crowdings’ auf biologische Prozesse besser zu verstehen. Zuerst schlagen wir ein Gittermodell vor, um damit die Effekte des ‘makromolekularen Crowdings’ auf enzymatische Reaktionen zu studieren. Damit stellen wir ein detailliertes Bild zusammen, wie Crowding die Assoziations- und Dissozotationsraten beeinflusst und wie verschiedene crowding-Effekte zusammen auf die Gleichgewichtskonstante wirken. Weiterhin implementieren wir ein Gittermodell der ‘erleichterte Diffusion’. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Hindernisse an der DNA die vereinfachte Diffusion beeinträchtigen. Das Ausmass dieser Wirkung hängt dabei von der Dynamik der Hindernisse an der DNA ab. Im dem Fall dass Crowder ausschließlich in der Lösung vorhanden sind, erhöhen sich unter bestimmten Bedingungen DNA-spezifische Bindungen. Schließlich nutzten wir strukturbasierte Techniken um damit die Auswirkungen von Crowding auf die Faltung von Proteinen zu untersuchen. Wir fanden dabei, dass Polymer Crowder stärkere Wirkungen auf die Proteinstabilität haben als kugelförmige Crowder. Dieser Effekt verstärkte sich mit der Länge der untersuchten Polymere. Die Methoden die hier vorgeschlagen werden, sind generell anwendbar und können auch an deutlich komplexeren Systemen angewandt werden. KW - molecular crowding KW - gene expression KW - enzymatic activity KW - protein folding KW - Molecular crowding KW - enzymatische Reaktionen KW - Genregulation KW - Faltung von Proteinen Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-94593 ER - TY - JOUR A1 - Balazadeh, Salma A1 - Kwasniewski, Miroslaw A1 - Caldana, Camila A1 - Mehrnia, Mohammad A1 - Zanor, Maria Ines A1 - Xue, Gang-Ping A1 - Müller-Röber, Bernd T1 - ORS1, an H2O2-Responsive NAC Transcription Factor, Controls Senescence in Arabidopsis thaliana JF - Molecular plant N2 - We report here that ORS1, a previously uncharacterized member of the NAC transcription factor family, controls leaf senescence in Arabidopsis thaliana. Overexpression of ORS1 accelerates senescence in transgenic plants, whereas its inhibition delays it. Genes acting downstream of ORS1 were identified by global expression analysis using transgenic plants producing dexamethasone-inducible ORS1-GR fusion protein. Of the 42 up-regulated genes, 30 (similar to 70%) were previously shown to be up-regulated during age-dependent senescence. We also observed that 32 (similar to 76%) of the ORS1-dependent genes were induced by long-term (4 d), but not short-term (6 h) salinity stress (150 mM NaCl). Furthermore, expression of 16 and 24 genes, respectively, was induced after 1 and 5 h of treatment with hydrogen peroxide (H2O2), a reactive oxygen species known to accumulate during salinity stress. ORS1 itself was found to be rapidly and strongly induced by H2O2 treatment in both leaves and roots. Using in vitro binding site selection, we determined the preferred binding motif of ORS1 and found it to be present in half of the ORS1-dependent genes. ORS1 is a paralog of ORE1/ANAC092/AtNAC2, a previously reported regulator of leaf senescence. Phylogenetic footprinting revealed evolutionary conservation of the ORS1 and ORE1 promoter sequences in different Brassicaceae species, indicating strong positive selection acting on both genes. We conclude that ORS1, similarly to ORE1, triggers expression of senescence-associated genes through a regulatory network that may involve cross-talk with salt- and H2O2-dependent signaling pathways. KW - NAC transcription factor KW - leaf senescence KW - gene expression KW - gene regulatory network KW - hydrogen peroxide Y1 - 2011 U6 - https://doi.org/10.1093/mp/ssq080 SN - 1674-2052 VL - 4 IS - 2 SP - 346 EP - 360 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford ER -