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 - GEN A1 - Hische, Manuela A1 - Larhlimi, Abdelhalim A1 - Schwarz, Franziska A1 - Fischer-Rosinský, Antje A1 - Bobbert, Thomas A1 - Assmann, Anke A1 - Catchpole, Gareth S. A1 - Pfeiffer, Andreas F. H. A1 - Willmitzer, Lothar A1 - Selbig, Joachim A1 - Spranger, Joachim T1 - A distinct metabolic signature predictsdevelopment of fasting plasma glucose T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Background High blood glucose and diabetes are amongst the conditions causing the greatest losses in years of healthy life worldwide. Therefore, numerous studies aim to identify reliable risk markers for development of impaired glucose metabolism and type 2 diabetes. However, the molecular basis of impaired glucose metabolism is so far insufficiently understood. The development of so called 'omics' approaches in the recent years promises to identify molecular markers and to further understand the molecular basis of impaired glucose metabolism and type 2 diabetes. Although univariate statistical approaches are often applied, we demonstrate here that the application of multivariate statistical approaches is highly recommended to fully capture the complexity of data gained using high-throughput methods. Methods We took blood plasma samples from 172 subjects who participated in the prospective Metabolic Syndrome Berlin Potsdam follow-up study (MESY-BEPO Follow-up). We analysed these samples using Gas Chromatography coupled with Mass Spectrometry (GC-MS), and measured 286 metabolites. Furthermore, fasting glucose levels were measured using standard methods at baseline, and after an average of six years. We did correlation analysis and built linear regression models as well as Random Forest regression models to identify metabolites that predict the development of fasting glucose in our cohort. Results We found a metabolic pattern consisting of nine metabolites that predicted fasting glucose development with an accuracy of 0.47 in tenfold cross-validation using Random Forest regression. We also showed that adding established risk markers did not improve the model accuracy. However, external validation is eventually desirable. Although not all metabolites belonging to the final pattern are identified yet, the pattern directs attention to amino acid metabolism, energy metabolism and redox homeostasis. Conclusions We demonstrate that metabolites identified using a high-throughput method (GC-MS) perform well in predicting the development of fasting plasma glucose over several years. Notably, not single, but a complex pattern of metabolites propels the prediction and therefore reflects the complexity of the underlying molecular mechanisms. This result could only be captured by application of multivariate statistical approaches. Therefore, we highly recommend the usage of statistical methods that seize the complexity of the information given by high-throughput methods. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 850 KW - prediction KW - fasting glucose KW - type 2 diabetes KW - metabolomics KW - plasma KW - random forest KW - metabolite KW - regression KW - biomarker Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-427400 SN - 1866-8372 IS - 850 ER - TY - THES A1 - Steinhauser, Dirk T1 - Inferring hypotheses from complex profile data - by means of CSB.DB, a comprehensive systems-biology database T1 - Generierung von Hypothesen aus komplexen Profildaten mittels CSB.DB, a comprehensive systems-biology database N2 - The past decades are characterized by various efforts to provide complete sequence information of genomes regarding various organisms. The availability of full genome data triggered the development of multiplex high-throughput assays allowing simultaneous measurement of transcripts, proteins and metabolites. With genome information and profiling technologies now in hand a highly parallel experimental biology is offering opportunities to explore and discover novel principles governing biological systems. Understanding biological complexity through modelling cellular systems represents the driving force which today allows shifting from a component-centric focus to integrative and systems level investigations. The emerging field of systems biology integrates discovery and hypothesis-driven science to provide comprehensive knowledge via computational models of biological systems. Within the context of evolving systems biology, investigations were made in large-scale computational analyses on transcript co-response data through selected prokaryotic and plant model organisms. CSB.DB - a comprehensive systems-biology database - (http://csbdb.mpimp-golm.mpg.de/) was initiated to provide public and open access to the results of biostatistical analyses in conjunction with additional biological knowledge. The database tool CSB.DB enables potential users to infer hypothesis about functional interrelation of genes of interest and may serve as future basis for more sophisticated means of elucidating gene function. The co-response concept and the CSB.DB database tool were successfully applied to predict operons in Escherichia coli by using the chromosomal distance and transcriptional co-responses. Moreover, examples were shown which indicate that transcriptional co-response analysis allows identification of differential promoter activities under different experimental conditions. The co-response concept was successfully transferred to complex organisms with the focus on the eukaryotic plant model organism Arabidopsis thaliana. The investigations made enabled the discovery of novel genes regarding particular physiological processes and beyond, allowed annotation of gene functions which cannot be accessed by sequence homology. GMD - the Golm Metabolome Database - was initiated and implemented in CSB.DB to integrated metabolite information and metabolite profiles. This novel module will allow addressing complex biological questions towards transcriptional interrelation and extent the recent systems level quest towards phenotyping. N2 - Die vergangenen Jahrzehnte waren gekennzeichnet durch umfangreiche Bemühungen, die Genomsequenz verschiedener Organismen vollständig zu entschlüsseln. Die Verfügbarkeit vollständiger genomischer Daten löste die Entwicklung von modernen Hochdurchsatzmethoden aus, welche die gleichzeitige Messung von verschiedenen Transkripten, Proteinen und Metaboliten erlauben. Mittels genomischer Informationen und Hochdurchsatztechnologien erlaubt eine hoch parallelisierte experimentelle Biologie die Erforschung von Gesetzmäßigkeiten, welchen biologischen Systemen zugrunde liegen. Das Verständnis biologischer Komplexität durch Modellierung zellulärer Systeme repräsentiert die treibende Kraft, welche heutzutage den Element-zentrierten Focus auf integrative und ganzheitliche Untersuchungen lenkt. Das sich entwickelnde Feld der Systembiologie integriert Entdeckungs- und Hypothesen-getriebene Wissenschaft um ein umfangreiches Wissen durch Computermodelle biologischer Systeme bereitzustellen. Im Kontext der sich neu entwickelnden Systembiologie investierte ich in umfangreiche Computeranalysen zur Transkript Co-Response bezüglich ausgewählter prokaryotischer und pflanzlicher eukaryotischer Organismen. CSB.DB - a comprehensive systems-biology database - (http://csbdb.mpimp-golm.mpg.de/) wurde initiiert, um freien Zugang zu den biostatistischen Ergebnissen als auch zu weiterem biologischem Wissen zu bieten. Die Datenbank CSB.DB ermöglicht potentiellen Anwendern die Hypothesengenerierung bezüglich der funktionalen Wechselbeziehungen von Genen von Interesse und kann zukünftig die Grundlage für einen fortgeschrittenen Weg der Zuordnung von Genfunktionen darstellen. Unter Verwendung chromosomaler Distanzen und Transkript Co-Response konnte das Konzept und CSB.DB angewandt werden, um bakterielle Operons in Escherichia coli erfolgreich vorherzusagen. Darüber hinaus werden Beispiele gezeigt, die andeuten, dass die Transkript Co-Response Analyse eine Identifizierung differentieller Promoteraktivität in verschiedenen experimentellen Bedingungen ermöglicht. Das Co-Response Konzept wurde, mit dem Schwerpunkt auf die eukaryotische Modellpflanze Arabidopsis thaliana, erfolgreich auf komplexere Organismen angewandt. Die durchgeführten Untersuchungen ermöglichten die Identifizierung neuer Gene hinsichtlich physiologischer Prozesse und darüber hinaus die Zuweisung von Genfunktionen, welche nicht durch Sequenzhomologie ermöglicht werden kann. GMD - The Golm Metabolome Database - wurde initiiert und in CSB.DB implementiert, um Metaboliten Informationen als auch Metaboliten Profile zu integrieren. Dieses neue Modul ermöglicht die Ausrichtung auf komplexere biologische Fragen und erweitert die derzeitige systembiologische Fragestellung in Richtung Phänotypus-Zuordnung. T2 - Inferring hypotheses from complex profile data - by means of CSB.DB, a comprehensive systems-biology database KW - Datenbank KW - Korrelation KW - Korrelationsanalyse KW - Escherichia coli KW - Saccharomyces cerevisiae KW - Ackerschmalwand KW - Operon KW - Brassinosteroide KW - Transkript KW - database KW - correlation KW - co-response KW - metabolite KW - transcript Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-2467 ER -