TY - JOUR A1 - Apriyanto, Ardha A1 - Compart, Julia A1 - Zimmermann, Vincent A1 - Alseekh, Saleh A1 - Fernie, Alisdair A1 - Fettke, Jörg T1 - Indication that starch and sucrose are biomarkers for oil yield in oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) JF - Food chemistry N2 - Oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) is the most productive oil-producing crop per hectare of land. The oil that accumulates in the mesocarp tissue of the fruit is the highest observed among fruit-producing plants. A comparative analysis between high-, medium-, and low-yielding oil palms, particularly during fruit development, revealed unique characteristics. Metabolomics analysis was able to distinguish accumulation patterns defining of the various developmental stages and oil yield. Interestingly, high- and medium-yielding oil palms exhibited substantially increased sucrose levels compared to low-yielding palms. In addition, parameters such as starch granule morphology, granule size, total starch content, and starch chain length distribution (CLD) differed significantly among the oil yield categories with a clear correlation between oil yield and various starch parameters. These results provide new insights into carbohydrate and starch metabolism for biosynthesis of oil palm fruits, indicating that starch and sucrose can be used as novel, easy-to-analyze, and reliable biomarker for oil yield. KW - carbohydrate KW - mesocarp KW - metabolites KW - oil palm KW - oil yield KW - sucrose; KW - starch Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.133361 SN - 0308-8146 SN - 1873-7072 VL - 393 PB - Elsevier CY - New York, NY [u.a.] ER - TY - JOUR A1 - Moreno Curtidor, Catalina A1 - Annunziata, Maria Grazia A1 - Gupta, Saurabh A1 - Apelt, Federico A1 - Richard, Sarah Isabel A1 - Kragler, Friedrich A1 - Müller-Röber, Bernd A1 - Olas, Justyna Jadwiga T1 - Physiological profiling of embryos and dormant seeds in two Arabidopsis accessions reveals a metabolic switch in carbon reserve accumulation JF - Frontiers in plant science N2 - In flowering plants, sugars act as carbon sources providing energy for developing embryos and seeds. Although most studies focus on carbon metabolism in whole seeds, knowledge about how particular sugars contribute to the developmental transitions during embryogenesis is scarce. To develop a quantitative understanding of how carbon composition changes during embryo development, and to determine how sugar status contributes to final seed or embryo size, we performed metabolic profiling of hand-dissected embryos at late torpedo and mature stages, and dormant seeds, in two Arabidopsis thaliana accessions with medium [Columbia-0 (Col-0)] and large [Burren-0 (Bur-0)] seed sizes, respectively. Our results show that, in both accessions, metabolite profiles of embryos largely differ from those of dormant seeds. We found that developmental transitions from torpedo to mature embryos, and further to dormant seeds, are associated with major metabolic switches in carbon reserve accumulation. While glucose, sucrose, and starch predominantly accumulated during seed dormancy, fructose levels were strongly elevated in mature embryos. Interestingly, Bur-0 seeds contain larger mature embryos than Col-0 seeds. Fructose and starch were accumulated to significantly higher levels in mature Bur-0 than Col-0 embryos, suggesting that they contribute to the enlarged mature Bur-0 embryos. Furthermore, we found that Bur-0 embryos accumulated a higher level of sucrose compared to hexose sugars and that changes in sucrose metabolism are mediated by sucrose synthase (SUS), with SUS genes acting non-redundantly, and in a tissue-specific manner to utilize sucrose during late embryogenesis. KW - carbon KW - embryo development KW - hexoses KW - metabolites KW - sucrose KW - synthase Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.3389/fpls.2020.588433 SN - 1664-462X VL - 11 PB - Frontiers Media CY - Lausanne ER - TY - THES A1 - Schwahn, Kevin T1 - Data driven approaches to infer the regulatory mechanism shaping and constraining levels of metabolites in metabolic networks T1 - Entwicklung von datengestützten Verfahren, um regulatorischen Mechanismen zu untersuchen, die die Metabolitmengen in Stoffwechselnetzwerken beeinflussen N2 - Systems biology aims at investigating biological systems in its entirety by gathering and analyzing large-scale data sets about the underlying components. Computational systems biology approaches use these large-scale data sets to create models at different scales and cellular levels. In addition, it is concerned with generating and testing hypotheses about biological processes. However, such approaches are inevitably leading to computational challenges due to the high dimensionality of the data and the differences in the dimension of data from different cellular layers. This thesis focuses on the investigation and development of computational approaches to analyze metabolite profiles in the context of cellular networks. This leads to determining what aspects of the network functionality are reflected in the metabolite levels. With these methods at hand, this thesis aims to answer three questions: (1) how observability of biological systems is manifested in metabolite profiles and if it can be used for phenotypical comparisons; (2) how to identify couplings of reaction rates from metabolic profiles alone; and (3) which regulatory mechanism that affect metabolite levels can be distinguished by integrating transcriptomics and metabolomics read-outs. I showed that sensor metabolites, identified by an approach from observability theory, are more correlated to each other than non-sensors. The greater correlations between sensor metabolites were detected both with publicly available metabolite profiles and synthetic data simulated from a medium-scale kinetic model. I demonstrated through robustness analysis that correlation was due to the position of the sensor metabolites in the network and persisted irrespectively of the experimental conditions. Sensor metabolites are therefore potential candidates for phenotypical comparisons between conditions through targeted metabolic analysis. Furthermore, I demonstrated that the coupling of metabolic reaction rates can be investigated from a purely data-driven perspective, assuming that metabolic reactions can be described by mass action kinetics. Employing metabolite profiles from domesticated and wild wheat and tomato species, I showed that the process of domestication is associated with a loss of regulatory control on the level of reaction rate coupling. I also found that the same metabolic pathways in Arabidopsis thaliana and Escherichia coli exhibit differences in the number of reaction rate couplings. I designed a novel method for the identification and categorization of transcriptional effects on metabolism by combining data on gene expression and metabolite levels. The approach determines the partial correlation of metabolites with control by the principal components of the transcript levels. The principle components contain the majority of the transcriptomic information allowing to partial out the effect of the transcriptional layer from the metabolite profiles. Depending whether the correlation between metabolites persists upon controlling for the effect of the transcriptional layer, the approach allows us to group metabolite pairs into being associated due to post-transcriptional or transcriptional regulation, respectively. I showed that the classification of metabolite pairs into those that are associated due to transcriptional or post-transcriptional regulation are in agreement with existing literature and findings from a Bayesian inference approach. The approaches developed, implemented, and investigated in this thesis open novel ways to jointly study metabolomics and transcriptomics data as well as to place metabolic profiles in the network context. The results from these approaches have the potential to provide further insights into the regulatory machinery in a biological system. N2 - Die System Biologie ist auf die Auswertung biologischer Systeme in ihrer Gesamtheit gerichtet. Dies geschieht durch das Sammeln und analysieren von großen Datensätzen der zugrundeliegenden Komponenten der Systeme. Computergestützte systembiologische Ansätze verwenden diese großen Datensätze, um Modelle zu erstellen und Hypothesen über biologische Prozesse auf verschiedenen zellularen Ebenen zu testen. Diese Ansätze führen jedoch unweigerlich zu rechnerischen Herausforderungen, da die Daten über eine hohe Dimensionalität verfügen. Des Weiteren weisen Daten, die von verschiedenen zellulären Ebenen gewonnen werden, unterschiedliche Dimensionen auf. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung und Entwicklung von rechnergestützten Ansätzen, um Metabolit-Profile im Zusammenhang von zellulären Netzwerken zu analysieren und um zu bestimmen, welche Aspekte der Netzwerkfunktionalität sich in den Metabolit-Messungen widerspiegeln. Die Zielsetzung dieser Arbeit ist es, die folgenden Fragen, unter Berücksichtigung der genannten Methoden, zu beantworten: (1) Wie ist die Beobachtbarkeit von biologischen Systemen in Metabolit-Profilen manifestiert und sind diese für phänotypische Vergleiche verwendbar? (2) Wie lässt sich die Kopplung von Reaktionsraten ausschließlich durch Metabolit-Profile identifizieren? (3) Welche regulatorischen Mechanismen, die Metabolit-Niveaus beeinflussen, sind unterscheidbar, wenn transkriptomische und metabolische Daten kombiniert werden? Ich konnte darlegen, dass Sensormetabolite, die durch eine Methode „observability theory“ identifiziert wurden, stärker korrelieren als Nicht-Sensoren. Die stärkere Korrelation zwischen Sensormetaboliten konnte mit öffentlich zugänglichen Daten, als auch mit synthetischen Daten aus einer Simulation mit einem mittelgroßen kinetischen Modell gezeigt werden. Durch eine Robustheitsanalyse war es mir möglich zu demonstrieren, dass die Korrelation auf die Position der Sensormetabolite im Netzwerk zurückzuführen und unabhängig von den experimentellen Bedingungen ist. Sensormetabolite sind daher geeignete Kandidaten für phänotypische Vergleiche zwischen verschiedenen Bedingungen durch gezielte metabolische Analysen. Des Weiteren ergaben meine Untersuchungen, dass die Auswertung der Kopplung von Stoffwechselreaktionsraten von einer ausschließlich datengestützten Perspektive möglich ist. Dabei muss die Annahme getroffen werden, dass Stoffwechselreaktionen mit dem Massenwirkungsgesetz beschreibbar sind. Ich konnte zeigen, dass der Züchtungsprozess mit einem Verlust der regulatorischen Kontrolle auf der Ebene der gekoppelten Reaktionsraten einhergeht. Dazu verwendete ich Metabolit-Profile von gezüchteten, als auch wilden Weizen- und Tomatenspezies. Meine Ergebnisse belegen, dass die selben Stoffwechselwege in Arabidopsis thaliana und Escherichia coli eine unterschiedliche Anzahl an gekoppelten Reaktionsraten aufweisen. Darüber hinaus habe ich eine neue Methode zur Identifizierung und Kategorisierung von transkriptionellen Effekten auf den Metabolismus entwickelt. Dies erfolgt durch die Kombination von Genexpressionsdaten und Messungen von Metaboliten. Die Methode ermittelt die partielle Korrelation zwischen Metaboliten, wobei die Hauptkomponenten der Transkriptdaten als Kontrollvariablen dienen. Dadurch kann der Einfluss der Transkription auf Metabolit-Profile herausgerechnet werden. Dieser Ansatz ermöglicht die Einteilung von Metabolitpaaren in assoziiert durch transkriptionelle oder assoziiert durch posttranskriptionelle Regulation. Die Einteilung ist abhängig davon, ob die Korrelation zwischen Metaboliten bestehen bleibt, wenn für den Einfluss der Transkription kontrolliert wird. Ich konnte nachweisen, dass die zuvor genannten Klassifizierungen von Metabolitpaaren mit existierender Literatur und den Ergebnissen einer auf bayessche Statistik basierenden Studie übereinstimmen. Die Methoden, die in dieser Doktorarbeit entwickelt, implementiert und untersucht wurden, öffnen neue Wege um metabolische und transkriptomische Daten gemeinsam auszuwerten. Sie erlauben Metabolit-Profile in den Kontext von metabolischen Netzwerken zu stellen. Die Ergebnisse haben das Potential uns weitere Einblicke in die regulatorische Maschinerie in biologischen Systemen zu gewähren. KW - systems biology KW - metabolomics KW - metabolites KW - Systembiologie KW - Metabolomik KW - Metabolite Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423240 ER - TY - THES A1 - Jüppner, Jessica T1 - Characterization of metabolomic dynamics in synchronized Chlamydomonas reinhardtii cell cultures and the impact of TOR inhibition on cell cycle, proliferation and growth T1 - Charakterisierung der metabolischen Dynamik in synchronisierten Chlamydomonas reinhardtii Zellkulturen und der Einfluss der TOR-Inhibition auf Zellzyklus, Proliferation und Wachstum N2 - The adaptation of cell growth and proliferation to environmental changes is essential for the surviving of biological systems. The evolutionary conserved Ser/Thr protein kinase “Target of Rapamycin” (TOR) has emerged as a major signaling node that integrates the sensing of numerous growth signals to the coordinated regulation of cellular metabolism and growth. Although the TOR signaling pathway has been widely studied in heterotrophic organisms, the research on TOR in photosynthetic eukaryotes has been hampered by the reported land plant resistance to rapamycin. Thus, the finding that Chlamydomonas reinhardtii is sensitive to rapamycin, establish this unicellular green alga as a useful model system to investigate TOR signaling in photosynthetic eukaryotes. The observation that rapamycin does not fully arrest Chlamydomonas growth, which is different from observations made in other organisms, prompted us to investigate the regulatory function of TOR in Chlamydomonas in context of the cell cycle. Therefore, a growth system that allowed synchronously growth under widely unperturbed cultivation in a fermenter system was set up and the synchronized cells were characterized in detail. In a highly resolved kinetic study, the synchronized cells were analyzed for their changes in cytological parameters as cell number and size distribution and their starch content. Furthermore, we applied mass spectrometric analysis for profiling of primary and lipid metabolism. This system was then used to analyze the response dynamics of the Chlamydomonas metabolome and lipidome to TOR-inhibition by rapamycin The results show that TOR inhibition reduces cell growth, delays cell division and daughter cell release and results in a 50% reduced cell number at the end of the cell cycle. Consistent with the growth phenotype we observed strong changes in carbon and nitrogen partitioning in the direction of rapid conversion into carbon and nitrogen storage through an accumulation of starch, triacylglycerol and arginine. Interestingly, it seems that the conversion of carbon into triacylglycerol occurred faster than into starch after TOR inhibition, which may indicate a more dominant role of TOR in the regulation of TAG biosynthesis than in the regulation of starch. This study clearly shows, for the first time, a complex picture of metabolic and lipidomic dynamically changes during the cell cycle of Chlamydomonas reinhardtii and furthermore reveals a complex regulation and adjustment of metabolite pools and lipid composition in response to TOR inhibition. N2 - Die Anpassung der Wachstumsrate an Umweltveränderungen ist essentiell für das Überleben biologischer Systeme. Mit der Identifikation der evolutionär konservierten Serin/Threonin Kinase “Target of Rapamycin” (TOR) war ein zentraler Regulator gefunden, der in Abhängigkeit einer Vielzahl von Wachstumsfaktoren den zellulären Metabolismus und das Wachstum reguliert. Während zum heutigen Zeitpunkt schon relativ gute Kenntnisse über die Funktionen und Signalwege dieser Kinase in heterotrophen Organismen gewonnen werden konnten, wurden die Untersuchungen des TOR-Signalweges in photoautotrophen Organismen durch deren Resistenz gegenüber dem TOR-spezifischen Inhibitor Rapamycin für lange Zeit erschwert. Daher bietet die Entdeckung, dass die einzelligen Grünalge Chlamydomonas reinhardtii eine natürliche Sensitivität gegenüber Rapamycin aufweist, eine gute Grundlage zur Erforschung des TOR-Signalweges in photosynthetisch aktiven Eukaryoten. Aufgrund der Beobachtung, dass das Wachstum von Chlamydomonas nicht vollständig durch Rapamycin inhibiert werden konnte, was im Gegensatz zu Beobachtungen in anderen Organismen steht, entschieden wir uns für eine detailliertere Analyse des Einflusses von TOR auf den Zellzyklus. Dazu wurde ein System etabliert das eine Synchronisation der Zellen unter weitestgehend ungestörten Bedingungen in einem Fermenter-system erlaubte. Dieses System wurde dann für eine detaillierte Charakterisierung der synchronisierten Zellen genutzt. Mittels einer hochaufgelösten Zeitreihe wurden Veränderungen zytologischer Parameter (Zellzahl und Zellgrößenverteilung) und des Stärkegehalts analysiert. Zusätzlich wurden massenspektrometrische Verfahren zur Analyse des Primär- und Lipidmetabolismus verwendet. Dieses System wurde des Weiteren dazu genutzt dynamische Veränderungen im Metabolom und Lipidom von Chlamydomonas nach Inhibition der TOR Kinase durch Rapamycin zu untersuchen Die Ergebnisse der TOR-Inhibition zeigen ein vermindertes Wachstum, eine Verzögerung in der Zellteilung und der Entlassung der Tochterzellen und resultieren in einer um 50% verringerten Zellzahl am Ende des Zellzyklus. Des Weiteren konnte eine Akkumulation von Kohlenstoff– und Stickstoff-Reserven in Form von Stärke und Triacylglyceriden, sowie Arginin beobachtet werden. Dabei ist vor allem interessant, dass die der Einbau von Kohlenstoff in Triacylglyceride offenbar schneller erfolgt als der in Stärke, was auf eine dominantere Rolle von TOR in der Regulation der Triacylglycerid-Biosynthese gegenüber der Stärkesynthese hindeutet. Diese Studie zeigt zum ersten Mal eine komplexe Analyse der dynamischen Veränderungen im Primär- und Lipidmetabolismus im Verlauf des Zellzyklus von Chlamydomonas und zeigt weiterhin die komplexe Regulation und Adjustierung des Metabolit-Pools und der Lipidzusammensetzung als Antwort auf die Inhibition von TOR. KW - chlamydomonas reinhardtii KW - metabolites KW - Metaboliten KW - lipids KW - Lipide Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-76923 ER -