TY - THES A1 - Schaarschmidt, Stephanie T1 - Evaluation and application of omics approaches to characterize molecular responses to abiotic stresses in plants T1 - Evaluierung und Anwendung von Omics-Methoden zur Charakterisierung von abiotischem Stress in Pflanzen auf molekularer Ebene N2 - Aufgrund des globalen Klimawandels ist die Gewährleistung der Ernährungssicherheit für eine wachsende Weltbevölkerung eine große Herausforderung. Insbesondere abiotische Stressoren wirken sich negativ auf Ernteerträge aus. Um klimaangepasste Nutzpflanzen zu entwickeln, ist ein umfassendes Verständnis molekularer Veränderungen in der Reaktion auf unterschiedlich starke Umweltbelastungen erforderlich. Hochdurchsatz- oder "Omics"-Technologien können dazu beitragen, Schlüsselregulatoren und Wege abiotischer Stressreaktionen zu identifizieren. Zusätzlich zur Gewinnung von Omics-Daten müssen auch Programme und statistische Analysen entwickelt und evaluiert werden, um zuverlässige biologische Ergebnisse zu erhalten. Ich habe diese Problemstellung in drei verschiedenen Studien behandelt und dafür zwei Omics-Technologien benutzt. In der ersten Studie wurden Transkript-Daten von den beiden polymorphen Arabidopsis thaliana Akzessionen Col-0 und N14 verwendet, um sieben Programme hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Positionierung und Quantifizierung von Illumina RNA Sequenz-Fragmenten („Reads“) zu evaluieren. Zwischen 92% und 99% der Reads konnten an die Referenzsequenz positioniert werden und die ermittelten Verteilungen waren hoch korreliert für alle Programme. Bei der Durchführung einer differentiellen Genexpressionsanalyse zwischen Pflanzen, die bei 20 °C oder 4 °C (Kälteakklimatisierung) exponiert wurden, ergab sich eine große paarweise Überlappung zwischen den Programmen. In der zweiten Studie habe ich die Transkriptome von zehn verschiedenen Oryza sativa (Reis) Kultivaren sequenziert. Dafür wurde die PacBio Isoform Sequenzierungstechnologie benutzt. Die de novo Referenztranskriptome hatten zwischen 38.900 bis 54.500 hoch qualitative Isoformen pro Sorte. Die Isoformen wurden kollabiert, um die Sequenzredundanz zu verringern und danach evaluiert z.B. hinsichtlich des Vollständigkeitsgrades (BUSCO), der Transkriptlänge und der Anzahl einzigartiger Transkripte pro Genloci. Für die hitze- und trockenheitstolerante Sorte N22 wurden ca. 650 einzigartige und neue Transkripte identifiziert, von denen 56 signifikant unterschiedlich in sich entwickelnden Samen unter kombiniertem Trocken- und Hitzestress exprimiert wurden. In der letzten Studie habe ich die Veränderungen in Metabolitprofilen von acht Reissorten gemessen und analysiert, die dem Stress hoher Nachttemperaturen (HNT) ausgesetzt waren und während der Trocken- und Regenzeit im Feld auf den Philippinen angebaut wurden. Es wurden jahreszeitlich bedingte Veränderungen im Metabolitspiegel sowie für agronomische Parameter identifiziert und mögliche Stoffwechselwege, die einen Ertragsrückgang unter HNT-Bedingungen verursachen, vorgeschlagen. Zusammenfassend konnte ich zeigen, dass der Vergleich der RNA-seq Programme den Pflanzenwissenschaftler*innen helfen kann, sich für das richtige Werkzeug für ihre Daten zu entscheiden. Die de novo Transkriptom-Rekonstruktion von Reissorten ohne Genomsequenz bietet einen gezielten, kosteneffizienten Ansatz zur Identifizierung neuer Gene, die durch verschiedene Stressbedingungen reguliert werden unabhängig vom Organismus. Mit dem Metabolomik-Ansatz für HNT-Stress in Reis habe ich stress- und jahreszeitenspezifische Metabolite identifiziert, die in Zukunft als molekulare Marker für die Verbesserung von Nutzpflanzen verwendet werden könnten. N2 - Due to global climate change providing food security for an increasing world population is a big challenge. Especially abiotic stressors have a strong negative effect on crop yield. To develop climate-adapted crops a comprehensive understanding of molecular alterations in the response of varying levels of environmental stresses is required. High throughput or ‘omics’ technologies can help to identify key-regulators and pathways of abiotic stress responses. In addition to obtain omics data also tools and statistical analyses need to be designed and evaluated to get reliable biological results. To address these issues, I have conducted three different studies covering two omics technologies. In the first study, I used transcriptomic data from the two polymorphic Arabidopsis thaliana accessions, namely Col-0 and N14, to evaluate seven computational tools for their ability to map and quantify Illumina single-end reads. Between 92% and 99% of the reads were mapped against the reference sequence. The raw count distributions obtained from the different tools were highly correlated. Performing a differential gene expression analysis between plants exposed to 20 °C or 4°C (cold acclimation), a large pairwise overlap between the mappers was obtained. In the second study, I obtained transcript data from ten different Oryza sativa (rice) cultivars by PacBio Isoform sequencing that can capture full-length transcripts. De novo reference transcriptomes were reconstructed resulting in 38,900 to 54,500 high-quality isoforms per cultivar. Isoforms were collapsed to reduce sequence redundancy and evaluated, e.g. for protein completeness level (BUSCO), transcript length, and number of unique transcripts per gene loci. For the heat and drought tolerant aus cultivar N22, I identified around 650 unique and novel transcripts of which 56 were significantly differentially expressed in developing seeds during combined drought and heat stress. In the last study, I measured and analyzed the changes in metabolite profiles of eight rice cultivars exposed to high night temperature (HNT) stress and grown during the dry and wet season on the field in the Philippines. Season-specific changes in metabolite levels, as well as for agronomic parameters, were identified and metabolic pathways causing a yield decline at HNT conditions suggested. In conclusion, the comparison of mapper performances can help plant scientists to decide on the right tool for their data. The de novo reconstruction of rice cultivars without a genome sequence provides a targeted, cost-efficient approach to identify novel genes responding to stress conditions for any organism. With the metabolomics approach for HNT stress in rice, I identified stress and season-specific metabolites which might be used as molecular markers for crop improvement in the future. KW - Arabidopsis thaliana KW - Oryza sativa KW - RNA-seq KW - PacBio IsoSeq KW - metabolomics KW - high night temperature KW - combined heat and drought stress KW - natural genetic variation KW - differential gene expression KW - Arabidopsis thaliana KW - Oryza sativa KW - PacBio IsoSeq KW - RNA-seq KW - kombinierter Hitze- und Trockenstress KW - erhöhte Nachttemperaturen KW - Differenzielle Genexpression KW - Metabolomik KW - natürliche genetische Variation Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-509630 ER - TY - THES A1 - Fischer, Axel T1 - Investigating the impact of genomic compartments contributing to non-Mendelian inheritance based on high throughput sequencing data T1 - Untersuchungen zum Einfluss genomischer Kompartimente auf Nicht-Mendelsche Vererbung unter Nutzung von Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten N2 - More than a century ago the phenomenon of non-Mendelian inheritance (NMI), defined as any type of inheritance pattern in which traits do not segregate in accordance with Mendel’s laws, was first reported. In the plant kingdom three genomic compartments, the nucleus, chloroplast, and mitochondrion, can participate in such a phenomenon. High-throughput sequencing (HTS) proved to be a key technology to investigate NMI phenomena by assembling and/or resequencing entire genomes. However, generation, analysis and interpretation of such datasets remain challenging by the multi-layered biological complexity. To advance our knowledge in the field of NMI, I conducted three studies involving different HTS technologies and implemented two new algorithms to analyze them. In the first study I implemented a novel post-assembly pipeline, called Semi-Automated Graph-Based Assembly Curator (SAGBAC), which visualizes non-graph-based assemblies as graphs, identifies recombinogenic repeat pairs (RRPs), and reconstructs plant mitochondrial genomes (PMG) in a semiautomated workflow. We applied this pipeline to assemblies of three Oenothera species resulting in a spatially folded and circularized model. This model was confirmed by PCR and Southern blot analyses and was used to predict a defined set of 70 PMG isoforms. With Illumina Mate Pair and PacBio RSII data, the stoichiometry of the RRPs was determined quantitatively differing up to three-fold. In the second study I developed a post-multiple sequence alignment algorithm, called correlation mapping (CM), which correlates segment-wise numbers of nucleotide changes to a numeric ascertainable phenotype. We applied this algorithm to 14 wild type and 18 mutagenized plastome assemblies within the Oenothera genus and identified two genes, accD and ycf2 that may cause the competitive behavior of plastid genotypes as plastids can be biparental inherited in Oenothera. Moreover, lipid composition of the plastid envelope membrane is affected by polymorphisms within these two genes. For the third study, I programmed a pipeline to investigate a NMI phenomenon, known as paramutation, in tomato by analyzing DNA and bisulfite sequencing data as well as microarray data. We identified the responsible gene (Solyc02g0005200) and were able to fully repress its caused phenotype by heterologous complementation with a paramutation insensitive transgene of the Arabidopsis thaliana orthologue. Additionally, a suppressor mutant shows a globally altered DNA methylation pattern and carries a large deletion leading to a gene fusion involving a histone deacetylase. In conclusion, my developed and implemented algorithms and data analysis pipelines are suitable to investigate NMI and led to novel insights about such phenomena by reconstructing PMGs (SAGBAC) as a requirement to study mitochondria-associated phenotypes, by identifying genes (CM) causing interplastidial competition as well by applying a DNA/Bisulfite-seq analysis pipeline to shed light in a transgenerational epigenetic inheritance phenomenon. N2 - Vor mehr als einem Jahrhundert wurde über das Phänomen der Nicht-Mendelschen Vererbung (NMI), welche als jede Art von Vererbungsmuster definiert wird, in denen Eigenschaften nicht nach dem Mendelschen Gesetzen segregieren, zum ersten Mal berichtet. Im Pflanzenkönigreich können drei Zellkompartimente mit ihrem eigenen Erbgut, Nukleus, Chloroplast, und Mitochondrium, an einem solchen Phänomen beteiligt sein. Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologien (HTS) stellen nachweislich eine Schlüsseltechnologie dar, um NMI Phänomene durch die Assemblierung und/oder Resequenzierung von ganzen Genomen zu untersuchen. Jedoch bleibt die Generierung, Analyse sowie die Interpretation solcher Datensätze durch die vielschichtige biologische Komplexität weiterhin eine Herausforderung. Um unser Wissen über NMI zu erweitern habe ich drei Studien durchgeführt in denen unterschiedliche HTS Technologien involviert waren und zwei neue Algorithmen implementiert um sie zu analysieren. In der ersten Studie habe ich eine neue Postassemblierungspipeline mit dem Namen Semi-Automated Graph-Based Assembly Curator (SAGBAC) entwickelt, welche nicht Graphen-basierte Genomassemblierungen als Graphen visualisiert, rekombinierende Repeatpaare (RRP) identifiziert, und pflanzliche mitochondrielle Genome (PMG) in einem halb-automatisierten Prozess rekonstruiert. Wir haben diese Pipeline auf Assemblierungen von drei Oenothera Spezies angewandt, was in gefalteten zirkularisierten Modellen resultierte. Dieses Modell wurde durch PCR und Southern Blot Analysen bestätigt, sowie verwendet, um einen definierten Satz von 70 PMG Isoformen vorherzusagen. Mit Illumina Mate Pair und PacBio RSII Daten wurde die Stöchiometrie der RRPs quantitativ bestimmt, die sich bis zu dreifach unterscheiden. In der zweiten Studie habe ich einen post-Multiples Sequenzalignment Algorithmus mit dem Namen Correlation Mapping (CM) entwickelt, der eine segmentweise Anzahl von Nukleotidaustauschen mit numerisch erfassbaren Phänotypen korreliert. Wir haben diesen Algorithmus auf 14 Wildtypen und 18 mutagenisierte Plastomassemblierungen aus der Gattung Oenothera angewandt und konnten zwei Gene, accD und ycf2 identifizieren, welche für das kompetitive Verhalten von Plastid Genotypen verantwortlich ist. Weiterhin wird die Lipidkomposition der Plastid-Hüllmembranen durch Polymorphismen in den beiden Genen beeinflusst. Für die dritte Studie habe ich eine Pipeline programmiert, um ein NMI Phänomen, bekannt als Paramutation, in der Tomate mit Hilfe von DNA- und Bisulfitsequenzierungsdaten sowie Microarray Daten zu analysieren. Wir haben das verantwortliche Gen (Solyc02g005200) identifiziert und waren in der Lage den verursachenden Phänotyp durch eine heterologe Komplementation eines paramutationsinsensitiven Transgens des Orthologs aus Arabidopsis thaliana vollständig zu unterdrücken. Weiterhin konnten wir zeigen, dass eine Suppressormutante ein global verändertes DNA-Methylierungsmuster aufweist und es durch eine große Deletion zu einer Genfusion gekommen ist, an der eine Histon-Deacetylase beteiligt ist. Zusammenfassend sind meine entwickelten und implementierten Algorithmen und Datenanalysen geeignet, um NMI zu untersuchen und haben wie folgt zu neuen Einsichten über solche Phänomene verholfen: (a) durch die Rekonstruktion von PMGs (SAGBAC) als Voraussetzung um Mitochondrien-assoziierte Phänotypen zu studieren, (b) durch die Identifizierung von Genen (CM), welche interplastidäre Kompetition auslösen sowie (c) durch Anwendung einer DNA-/Bisulfit-seq Analysepipeline zur Beantwortung der Ursache eines transgenerational epigenetischen Vererbungsphänomens. KW - non-Mendelian inheritance KW - de novo assembly KW - mitochondria KW - chloroplasts KW - paramutation KW - next generation sequencing KW - bisulfite sequencing KW - plant research KW - Bisulfit Sequenzierung KW - Chloroplasten KW - De novo Assemblierung KW - Mitochondrien KW - Sequenzierungstechnologien der nächsten Generation KW - nicht-Mendelsche Vererbung KW - Paramutation KW - Pflanzenforschung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-549001 ER - TY - THES A1 - Gottmann, Pascal T1 - In silico Analyse zur Klärung der Beteiligung von micro-RNAs, die in QTL lokalisiert sind, an den metabolischen Erkrankungen Adipositas und Typ-2-Diabetes mit Hilfe von Mausmodellen Y1 - 2019 ER - TY - THES A1 - Tong, Hao T1 - Dissection of genetic architecture of intermediate phenotypes and predictions in plants N2 - Determining the relationship between genotype and phenotype is the key to understand the plasticity and robustness of phenotypes in nature. While the directly observable plant phenotypes (e.g. agronomic, yield and stress resistance traits) have been well-investigated, there is still a lack in our knowledge about the genetic basis of intermediate phenotypes, such as metabolic phenotypes. Dissecting the links between genotype and phenotype depends on suitable statistical models. The state-of-the-art models are developed for directly observable phenotypes, regardless the characteristics of intermediate phenotypes. This thesis aims to fill the gaps in understanding genetic architecture of intermediate phenotypes, and how they tie to composite traits, namely plant growth. The metabolite levels and reaction fluxes, as two aspects of metabolic phenotypes, are shaped by the interrelated chemical reactions formed in genome-scale metabolic network. Here, I attempt to answer the question: Can the knowledge of underlying genome-scale metabolic network improve the model performance for prediction of metabolic phenotypes and associated plant growth? To this end, two projects are investigated in this thesis. Firstly, we propose an approach that couples genomic selection with genome-scale metabolic network and metabolic profiles in Arabidopsis thaliana to predict growth. This project is the first integration of genomic data with fluxes predicted based on constraint-based modeling framework and data on biomass composition. We demonstrate that our approach leads to a considerable increase of prediction accuracy in comparison to the state-of-the-art methods in both within and across environment predictions. Therefore, our work paves the way for combining knowledge on metabolic mechanisms in the statistical approach underlying genomic selection to increase the efficiency of future plant breeding approaches. Secondly, we investigate how reliable is genomic selection for metabolite levels, and which single nucleotide polymorphisms (SNPs), obtained from different neighborhoods of a given metabolic network, contribute most to the accuracy of prediction. The results show that the local structure of first and second neighborhoods are not sufficient for predicting the genetic basis of metabolite levels in Zea mays. Furthermore, we find that the enzymatic SNPs can capture most the genetic variance and the contribution of non-enzymatic SNPs is in fact small. To comprehensively understand the genetic architecture of metabolic phenotypes, I extend my study to a local Arabidopsis thaliana population and their hybrids. We analyze the genetic architecture in primary and secondary metabolism as well as in growth. In comparison to primary metabolites, compounds from secondary metabolism were more variable and show more non-additive inheritance patterns which could be attributed to epistasis. Therefore, our study demonstrates that heterozygosity in local Arabidopsis thaliana population generates metabolic variation and may impact several tasks directly linked to metabolism. The studies in this thesis improve the knowledge of genetic architecture of metabolic phenotypes in both inbreed and hybrid population. The approaches I proposed to integrate genome-scale metabolic network with genomic data provide the opportunity to obtain mechanistic insights about the determinants of agronomically important polygenic traits. Y1 - 2019 ER - 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 -