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The adaptive evolutionary potential of a species or population to cope with omnipresent environmental challenges is based on its genetic variation. Variability at immune genes, such as the major histocompatibility complex (MHC) genes, is assumed to be a very powerful and effective tool to keep pace with diverse and rapidly evolving pathogens. In my thesis, I studied natural levels of variation at the MHC genes, which have a key role in immune defence, and parasite burden in different small mammal species. I assessed the importance of MHC variation for parasite burden in small mammal populations in their natural environment. To understand the processes shaping different patterns of MHC variation I focused on evidence of selection through pathogens upon the host. Further, I addressed the issue of low MHC diversity in populations or species, which could potentially arise as a result from habitat fragmentation and isolation. Despite their key role in the mammalian evolution the marsupial MHC has been rarely investigated. Studies on primarily captive or laboratory bred individuals indicated very little or even no polymorphism at the marsupial MHC class II genes. However, natural levels of marsupial MHC diversity and selection are unknown to date as studies on wild populations are virtually absent. I investigated MHC II variation in two Neotropical marsupial species endemic to the threatened Brazilian Atlantic Forest (Gracilinanus microtarsus, Marmosops incanus) to test whether the predicted low marsupial MHC class II polymorphism proves to be true under natural conditions. For the first time in marsupials I confirmed characteristics of MHC selection that were so far only known from eutherian mammals, birds, and fish: Positive selection on specific codon sites, recombination, and trans-species polymorphism. Beyond that, the two marsupial species revealed considerable differences in their MHC class II diversity. Diversity was rather low in M. incanus but tenfold higher in G. microtarsus, disproving the predicted general low marsupial MHC class II variation. As pathogens are believed to be very powerful drivers of MHC diversity, I studied parasite burden in both host species to understand the reasons for the remarkable differences in MHC diversity. In both marsupial species specific MHC class II variants were associated to either high or low parasite load highlighting the importance of the marsupial MHC class II in pathogen defence. I developed two alternative scenarios with regard to MHC variation, parasite load, and parasite diversity. In the ‘evolutionary equilibrium’ scenario I assumed the species with low MHC diversity, M. incanus, to be under relaxed pathogenic selection and expected low parasite diversity. Alternatively, low MHC diversity could be the result of a recent loss of genetic variation by means of a genetic bottleneck event. Under this ‘unbalanced situation’ scenario, I assumed a high parasite burden in M. incanus due to a lack of resistance alleles. Parasitological results clearly reject the first scenario and point to the second scenario, as M. incanus is distinctly higher parasitised but parasite diversity is relatively equal compared to G. microtarsus. Hence, I suggest that the parasite load in M. incanus is rather the consequence than the cause for its low MHC diversity. MHC variation and its associations to parasite burden have been typically studied within single populations but MHC variation between populations was rarely taken into account. To gain scientific insight on this issue, I chose a common European rodent species. In the yellow necked mouse (Apodemus flavicollis), I investigated the effects of genetic diversity on parasite load not on the individual but on the population level. I included populations, which possess different levels of variation at the MHC as well as at neutrally evolving genetic markers (microsatellites). I was able to show that mouse populations with a high MHC allele diversity are better armed against high parasite burdens highlighting the significance of adaptive genetic diversity in the field of conservation genetics. An individual itself will not directly benefit from its population’s large MHC allele pool in terms of parasite resistance. But confronted with the multitude of pathogens present in the wild a population with a large MHC allele reservoir is more likely to possess individuals with resistance alleles. These results deepen our understanding of the complex causes and processes of evolutionary adaptations between hosts and pathogens.
Pectic polysaccharides, a class of plant cell wall polymers, form one of the most complex networks known in nature. Despite their complex structure and their importance in plant biology, little is known about the molecular mechanism of their biosynthesis, modification, and turnover, particularly their structure-function relationship. One way to gain insight into pectin metabolism is the identification of mutants with an altered pectin structure. Those were obtained by a recently developed pectinase-based genetic screen. Arabidopsis thaliana seedlings grown in liquid medium containing pectinase solutions exhibited particular phenotypes: they were dwarfed and slightly chlorotic. However, when genetically different A. thaliana seed populations (random T-DNA insertional populations as well as EMS-mutagenized populations and natural variations) were subjected to this treatment, individuals were identified that exhibit a different visible phenotype compared to wild type or other ecotypes and may thus contain a different pectin structure (pec-mutants). After confirming that the altered phenotype occurs only when the pectinase is present, the EMS mutants were subjected to a detailed cell wall analysis with particular emphasis on pectins. This suite of mutants identified in this study is a valuable resource for further analysis on how the pectin network is regulated, synthesized and modified. Flanking sequences of some of the T-DNA lines have pointed toward several interesting genes, one of which is PEC100. This gene encodes a putative sugar transporter gene, which, based on our data, is implicated in rhamnogalacturonan-I synthesis. The subcellular localization of PEC100 was studied by GFP fusion and this protein was found to be localized to the Golgi apparatus, the organelle where pectin biosynthesis occurs. Arabidopsis ecotype C24 was identified as a susceptible one when grown with pectinases in liquid culture and had a different oligogalacturonide mass profile when compared to ecotype Col-0. Pectic oligosaccharides have been postulated to be signal molecules involved in plant pathogen defense mechanisms. Indeed, C24 showed elevated accumulation of reactive oxygen species upon pectinase elicitation and had altered response to the pathogen Alternaria brassicicola in comparison to Col-0. Using a recombinant inbred line population three major QTLs were identified to be responsible for the susceptibility of C24 to pectinases. In a reverse genetic approach members of the qua2 (putative pectin methyltransferase) family were tested for potential target genes that affect pectin methyl-esterification. The list of these genes was determined by in silico study of the pattern of expression and co-expression of all 34 members of this family resulting in 6 candidate genes. For only for one of the 6 analyzed genes a difference in the oligogalacturonide mass profile was observed in the corresponding knock-out lines, confirming the hypothesis that the methyl-esterification pattern of pectin is fine tuned by members of this gene family. This study of pectic polysaccharides through forward and reverse genetic screens gave new insight into how pectin structure is regulated and modified, and how these modifications could influence pectin mediated signalling and pathogenicity.
In den Chloroplasten von höheren Pflanzen sind die Galaktolipide Monogalaktosyldiacylglycerol (MGDG) und Digalaktosyldiacylglycerol (DGDG) die am weitesten verbreiteten Lipide. In dieser Forschungsarbeit wurde die Funktion der DGDG Synthase DGD1, und insbesondere die Funktion des N-terminalen Bereichs dieses Enzyms in der Modellpflanze Arabidopsis thaliana untersucht. Die Überexpression des N-terminalen Bereichs von DGD1 in WT-Col2 resultierte in einem reduzierten Wachstum, welches sich jedoch von der dgd1-1 Mutante unterschied. Dies legte bereits nahe, dass die Expression von N-DGD1 einen negativen Einfluss auf das Wachstum hat. Durch Studien in einem heterologen E.coli Expressionssystem konnte diese These bestätigt werden. Zellen, die ausschließlich N-DGD1 zusammen mit einer MGD Synthase aus Gurke exprimierten, waren im Wachstum stark beeinträchtigt. Nicht nur der N-terminale Bereich von DGD1, auch der N-terminale Bereich von MGD1 besitzt eine Funktion als Transitpeptid und ist somit ein wichtiger Faktor zur korrekten Lokalisierung des MGD1 Proteins. In dieser Arbeit ist es gelungen, ein Fusionskonstrukt aus N-MGD1 und DGD2 in die dgd1-1 Mutante zu transferieren und damit das reduzierte Wachstum zu komplementieren. Frühere Versuche, ein reduziertes dgd1-1 Wachstum mit DGD2 allein zu komplementieren, scheiterten. Somit gibt dies einen Hinweis darauf, dass N-MGD1 als Transitpeptid fungieren kann. Bindungsstudien zur Interaktion von DGD1 und N-DGD1 Protein zeigten, dass die polaren Lipide MGDG und DGDG in Wechselwirkung mit dem N-terminalen Bereich von DGD1 treten. Bis zum heutigen Zeitpunkt ist nicht erforscht, wie der Transport von DGDG und MGDG zwischen den Hüllmembranen des Chloroplasten erfolgt. Die in dieser Arbeit angefertigen Bindungsstudien konnten Hinweise darauf geben, dass N-DGD1 als eine Art „Antiporter“ fungiert, um MGDG und DGDG zwischen den Hüllmembranen zu transportieren. Weiterhin wurden Bindungsstudien zur Erforschung von Interaktionen der Glykosyltransferasen DGD1, DGD2, MGD1, MGD2 und MGD3 angefertigt. Dabei wurden Wechselwirkungen zwischen den Glykosyltransferasen DGD1, DGD2 und MGD2 detektiert. Interessant ist, dass Hinweise auf eine Dimerbildung bestimmter Enzyme gefunden wurden, so für DGD1 und MGD2. Ein weiterer Ansatz zur Erforschung von Wechselwirkungen von DGD1 Protein mit bis jetzt unbekannten Proteinen war die Expression von DGD1-StrepIITag und DGD1-CTAPTag Fusionsproteinen in dgd1-1 Mutanten. Es wurden für beide Tags transgene Linien generiert, die im Wachstum komplementiert waren und wildtypähnliche Mengen an DGDG akkumulierten. Die Expression der verschiedenen Tags in den Pflanzen war sehr unterschiedlich, wobei der DGD1-CTAP-Tag am stärksten exprimiert war. Mit Pflanzenmaterial dieser Linien kann nun eine Aufreinigung des getaggten Proteins und eventueller Interaktionspartner erfolgen.
Nob1 (New Zealand obese 1) bezeichnet einen Adipositas-QTL auf Chr. 5 der Maus (LODBMI >3,3), der in einem Rückkreuzungsexperiment der Mausstämme NZO (adipös) und SJL (schlank) identifiziert wurde. Um Kandidatengene für Adipositas zu finden, wurden mehr als 300 Nob1-Transkripte mit Hilfe von Genexpressionsanalysen auf Unterschiede in stoffwechselrelevanten Geweben zwischen beiden Mausstämmen untersucht. Sieben Gene zeigten eine differentielle Expression: 2310045A20Rik, Tbc1d1, Ppp1cb, Mll5, Insig1, Abhd1 und Alox5ap. Die codierenden Bereiche dieser Gene wurden anschließend auf Sequenzunterschiede zwischen NZO und SJL untersucht. Nur im Gen Tbc1d1, das im Peak-Bereich des Nob1 lokalisiert ist, wurde eine SJL-spezifische Deletion von sieben Basen detektiert, die zu einer Leserasterverschiebung und einem vorzeitigen Abbruch des Proteins in der funktionellen Rab-GAP-Domäne führt (Loss-of-Function-Mutation). Interessanterweise wurde eine Variante von TBC1D1 (R125W) in Kopplungsanalysen mit Adipositas beim Menschen assoziiert (Stone et al., 2006). TBC1D1 zeigt eine hohe Homologie zu TBC1D4 (AS160), das im Insulinsignalweg eine wichtige Rolle spielt. In 17 weiteren Genen im Peak-Bereich des Nob1 wurde keine weitere SJL-spezifischen Mutation detektiert. Bei NZO-Tieren erfolgte die Tbc1d1-mRNA-Expression vorwiegend in glycolytischen Fasern des Skelettmuskels. Zudem wurden zwei gewebsspezifisch exprimierte Tbc1d1-Isoformen identifiziert, die sich durch alternatives Splicen der Exone 12 und 13 unterscheiden. Die im Rahmen dieser Arbeit gefundenen Ergebnisse machen Tbc1d1 zu einem plausiblen Kandidatengen für den Nob1-QTL. Welche Funktion Tbc1d1 im Glucose- und Fettstoffwechsel des Skelettmuskels hat, muss in weiteren Analysen untersucht werden.
Background: To improve the understanding of consequences of climate change for annual plant communities, I used a detailed, grid-based model that simulates the effect of daily rainfall variability on individual plants in five climatic regions on a gradient from 100 to 800 mm mean annual precipitation (MAP). The model explicitly considers moisture storage in the soil. I manipulated daily rainfall variability by changing the daily mean rain (DMR, rain volume on rainy days averaged across years for each day of the year) by ± 20%. At the same time I adjusted intervals appropriately between rainy days for keeping the mean annual volume constant. In factorial combination with changing DMR I also changed MAP by ± 20%. Results: Increasing MAP generally increased water availability, establishment, and peak shoot biomass. Increasing DMR increased the time that water was continuously available to plants in the upper 15 to 30 cm of the soil (longest wet period, LWP). The effect of DMR diminished with increasing humidity of the climate. An interaction between water availability and density-dependent germination increased the establishment of seedlings in the arid region, but in the more humid regions the establishment of seedlings decreased with increasing DMR. As plants matured, competition among individuals and their productivity increased, but the size of these effects decreased with the humidity of the regions. Therefore, peak shoot biomass generally increased with increasing DMR but the effect size diminished from the semiarid to the mesic Mediterranean region. Increasing DMR reduced via LWP the annual variability of biomass in the semiarid and dry Mediterranean regions. Conclusion: More rainstorms (greater DMR) increased the recharge of soil water reservoirs in more arid sites with consequences for germination, establishment, productivity, and population persistence. The order of magnitudes of DMR and MAP overlapped partially so that their combined effect is important for projections of climate change effects on annual vegetation.
Die 11beta-HSD1 reguliert intrazellulär die Cortisolkonzentration durch Regeneration von Cortison z.B. aus dem Blutkreislauf, zu Cortisol. Daher stellt diese ein wichtiges Element in der Glucocorticoid-vermittelten Genregulation dar. Die 11beta-HSD1 wird ubiquitär exprimiert, auf hohem Niveau besonders in Leber, Fettgewebe und glatten Muskelzellen. Insbesondere die Bedeutung der 11beta-HSD1 in Leber und Fettgewebe konnte mehrfach nachgewiesen werden. In der Leber führte eine erhöhte Aktivität aufgrund einer Überexpression in Mäusen zu einer verstärkten Gluconeogeneserate. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass eine erhöhte Expression und erhöhte Enzymaktivität der 11beta-HSD1 im subkutanen und viszeralen Fettgewebe assoziiert ist mit Fettleibigkeit, Insulinresistenz und Dyslipidämie. Über die Regulation ist jedoch noch wenig bekannt. Zur Untersuchung der Promotoraktivität wurde der Promotorbereich von -3034 bis +188, vor und nach dem Translations- und Transkriptionsstart, der 11beta-HSD1 kloniert. 8 Promotorfragmente wurden mittels Dual-Luciferase-Assay in humanen HepG2-Zellen sowie undifferenzierten und differenzierten murinen 3T3-L1-Zellen untersucht. Anschließend wurde mittels nicht-radioaktiven EMSA die Bindung des TATA-Binding Proteins (TBP) sowie von CCAAT/Enhancer-Binding-Proteinen (C/EBP) an ausgewählte Promotorregionen analysiert. Nach der Charakterisierung des Promotors wurden spezifische endogene und exogene Regulatoren untersucht. Fettsäuren modifizieren die Entstehung von Adipositas und Insulinresistenz. Ihre Wirkung wird u.a. PPARgamma-abhängig vermittelt und kann durch das Inkretin (Glucose-dependent insulinotropic Peptide) GIP modifiziert werden. So wurden die Effekte von unterschiedlichen Fettsäuren, vom PPARgamma Agonisten Rosiglitazon sowie dem Inkretin GIP auf die Expression und Enzymaktivität der 11beta-HSD1 untersucht. Dies wurde in-vitro-, tierexperimentell und in humanen in-vivo-Studien realisiert. Zuletzt wurden 2 Single Nucleotide Polymorphismen (SNP) im Promotorbereich der 11beta-HSD1 in der Zellkultur im Hinblick auf potentielle Funktionalität analysiert sowie die Assoziation mit Diabetes mellitus Typ 2 und Körpergewicht in der MeSyBePo-Kohorte bei rund 1.800 Personen untersucht. Die Luciferase-Assays zeigten basal eine zell-spezifische Regulation der 11beta-HSD1, wobei in allen 3 untersuchten Zelltypen die Bindung eines Repressors nachgewiesen werden konnte. Zudem konnte eine mögliche Bindung des TBPs sowie von C/EBP-Proteinen an verschiedene Positionen gezeigt werden. Die Transaktivierungsassays mit den C/EBP-Proteinen -alpha, -beta und -delta zeigten eben-falls eine zellspezifische Regulation des 11beta-HSD1-Promotors. Die Aktivität und Expression der 11beta-HSD1 wurde durch die hier untersuchten endogenen und exogenen Faktoren spezifisch modifiziert, was sowohl in-vitro als auch in-vivo in unterschiedlichen Modellsystemen dargestellt werden konnte. Die Charakterisierung der MeSyBePo-Kohorte ergab keine direkten Assoziationen zwischen Polymorphismus und klinischem Phänotyp, jedoch Tendenzen für eine erhöhtes Körper-gewicht und Typ 2 Diabetes mellitus in Abhängigkeit des Genotyps. Der Promotor der 11beta-HSD1 konnte aufgrund der Daten aus den Luciferaseassays sowie den Daten aus den EMSA-Analysen näher charakterisiert werden. Dieser zeigt eine variable und zell-spezifische Regulation. Ein wichtiger Regulator stellen insbesondere in den HepG2-Zellen die C/EBP-Proteine -alpha, -beta und -delta dar. Aus den in-vivo-Studien ergab sich eine Regulation der 11beta-HSD1 durch endogene, exogene und pharmakologische Substanzen, die durch die Zellkulturversuche bestätigt und näher charakterisiert werden konnten.
Ein genereller Ansatz zur Charakterisierung von biologischen Systemen bietet die Untersuchung des Metaboloms, dessen Analyse als „Metabolomics“ bezeichnet wird. “Omics”- Technologien haben das Ziel, ohne Selektionskriterien möglichst alle Bestandteile einer biologischen Probe zu detektieren (identifizieren und quantifizieren), um daraus Rückschlüsse auf nicht vorhersehbare und somit neuartige Korrelationen in biologischen Systemen zu ziehen. Ein zentrales Dogma in der Biologie besteht in der Kausalität zwischen Gen – Enzym – Metabolite. Perturbationen auf einer Ebene rufen systemische Antworten hervor, die in einem veränderten Phänotyp münden können. Metabolite sind die Endprodukte von zellulären regulatorischen Prozessen, deren Abundanz durch die Resonanz auf genetische Modifikationen oder Umwelteinflüsse zurückzuführen ist. Zudem repräsentieren Metabolite ultimativ den Phänotyp eines Organismus und haben die Fähigkeit als Biomarker zu fungieren. Die integrale Analyse verschiedenster Stoffwechselwegen wie Krebszyklus, Pentosephosphatzyklus oder Calvinzyklus offeriert die Identifikation von metabolischen Mustern. In dieser Arbeit wurden sowohl das targeted Profiling via GC-TOF-MS als auch das untargeted Profiling via GC-TOF-MS und LC-FT-MS als analytische Strategien genutzt, um biologische Systeme anhand ihrer Metabolite zu charakterisieren und um physiologische Muster als Resonanz auf endogene oder exogene Stimuli zu erkennen. Dabei standen die metabolische, phänotypische und genotypische Plastizität von Pflanzen im Fokus der Untersuchungen. Metabolische Varianzen eines Phänotyps reflektieren die genotyp-abhängige Resonanz des Organismus auf umweltbedingte Parameter (abiotischer und biotischer Stress, Entwicklung) und können mit sensitiven Metabolite Profiling Methoden determiniert werden. Diese Anwendungen haben unter anderem auch zum Begriff des „Environmental Metabolomics“ geführt. In Kapitel 2 wurde der Einfluss biotischer Interaktionen von endophytischen Bakterien auf den Metabolismus von Pappelklonen untersucht; Kapitel 3 betrachtet die metabolische Plastizität von Pflanzen im Freiland auf veränderte biotische Interaktionsmuster (Konkurrenz/Diversität/Artenzusammensetzung); Abschließend wurde in Kapitel 4 der Einfluss von spezifischen genetischen Modifikationen an Peroxisomen und den daraus resultierenden veränderten metabolischen Fluss der Photorespiration dargestellt. Aufgrund der sensitiven Analyse- Technik konnten metabolische Phänotypen, die nicht zwingend in einen morphologischen Phänotyp mündeten, in drei biologischen Systemen identifiziert und in einen stoffwechselphysiologischen Kontext gestellt werden. Die drei untersuchten biologischen Systeme – in vitro- Pappeln, Grünland- Arten (Arrhenatherion-Gesellschaft) und der Modellorganismus (Arabidopsis) – belegten anschaulich die Plastizität des Metabolismus der Arten, welche durch endogene oder exogene Faktoren erzeugt wurden.
Übergewicht und Adipositas führen zu Insulinresistenz und erhöhen deutlich das Risiko für die Entwicklung von Typ-2-Diabetes und kardiovaskulären Erkrankungen. Sowohl Adipositas als auch die Suszeptibilität gegenüber Diabetes sind zu einem erheblichen Teil genetisch determiniert. Die relevanten Risikogene, deren Interaktion mit der Umwelt, insbesondere mit Bestandteilen der Nahrung, und die Pathomechanismen, die zur Insulinresistenz und Diabetes führen, sind nicht vollständig aufgeklärt. In der vorliegenden Arbeit sollte durch Genexpressionsanalysen des weißen Fettgewebes (WAT) und der Langerhansschen Inseln die Entstehung und Progression von Adipositas und Typ-2-Diabetes untersucht werden, um relevante Pathomechanismen und neue Kandidatengene zu identifizieren. Zu diesem Zweck wurden Diät-Interventionsstudien mit NZO- und verwandten NZL-Mäusen, zwei polygenen Mausmodellen für das humane metabolische Syndrom, durchgeführt. Eine kohlenhydrathaltige Hochfett-Diät (HF: 14,6 % Fettanteil) führte in beiden Mausmodellen zu früher Adipositas, Insulinresistenz und Typ 2 Diabetes. Eine fettreduzierte Standarddiät (SD: 3,3 % Fettanteil), welche die Entstehung von Adipositas und Diabetes stark verzögert, sowie eine diabetesprotektive kohlenhydratfreie Hochfett-Diät (CHF: 30,2 % Fettanteil) dienten als Kontrolldiäten. Mit Hilfe der Microarray-Technologie wurden genomweite Expressionsprofile des WAT erstellt. Pankreatische Inseln wurden durch laserbasierte Mikropräparation (Laser Capture Microdissection; LCM) isoliert und ebenfalls hinsichtlich ihres Expressionsprofils analysiert. Differenziell exprimierte Gene wurden durch Real-Time-PCR validiert. Im WAT der NZO-Maus bewirkte die HF-Diät eine reduzierte Expression nukleärer Gene der oxidativen Phosphorylierung und von lipogenen Enzymen. Dies deutet auf eine inadäquate Fettspeicherung und -verwertung in diesen Tieren hin. Die Reduktion in der Fettspeicherung und -oxidation ist spezifisch für das adipöse NZO-Modell und konnte bei der schlanken SJL Maus nicht beobachtet werden, was auf eine mögliche Beteiligung an der Entstehung der Insulinresistenz hinweist. Zusätzlich wurde bestätigt, dass die Expansion des Fettgewebes bei der adipösen NZO-Maus eine zeitlich verzögerte Infiltration von Makrophagen in das WAT und dort eine lokale Immunantwort auslöst. Darüber hinaus wurde die Methode der LCM etabliert und zur Gewinnung hochangereicherter RNA aus den Langerhansschen Inseln eingesetzt. In erstmalig durchgeführten genomweiten Expressionsanalysen wurde zu einem frühen Zeitpunkt in der Diabetesentwicklung der Einfluss einer diabetogenen HF-Diät und einer diabetesprotektiven CHF-Diät auf das Expressionsprofil von pankreatischen Inselzellen verglichen. Im Gegensatz zum WAT bewirkt die diabetogene HF-Diät in Inselzellen einerseits, eine erhöhte Expression von nukleären Genen für die oxidative Phosphorylierung und andererseits von Genen, die mit Zellproliferation assoziiert sind. Zudem wurden 37 bereits annotierte Gene identifiziert, deren differenzielle Expression mit der Diabetesentwicklung korreliert. Das Peptidhormon Cholecystokinin (Cck, 11,8-fach erhöht durch die HF) stellt eines der am stärksten herauf regulierten Gene dar. Die hohe Anreicherung der Cck-mRNA in Inselzellen deutet auf eine bisher unbekannte Funktion des Hormons in der Regulation der Inselzellproliferation hin. Der Transkriptionsfaktor Mlxipl (ChREBP; 3,8-fach erniedrigt durch die HF) stellt in Langerhansschen Inseln eines der am stärksten herunter regulierten Gene dar. Ferner wurde ChREBP, dessen Funktion als glucoseregulierter Transkriptionsfaktor für lipogene Enzyme bislang in der Leber, aber nicht in Inselzellen nachgewiesen werden konnte, erstmals immunhistochemisch in Inselzellen detektiert. Dies deutet auf eine neue, bisher unbekannte regulatorische Funktion von ChREBP im Glucosesensor-Mechanismus der Inselzellen hin. Eine durchgeführte Korrelation der mit der Diabetesentwicklung assoziierten, differenziell exprimierten Inselzellgene mit Genvarianten aus humanen genomweiten Assoziationsstudien für Typ-2-Diabetes (WTCCC, Broad-DGI-T2D-Studie) ermöglichte die Identifizierung von 24 neuartigen Diabetes-Kandidatengenen. Die Ergebnisse der erstmals am polygenen NZO-Mausmodell durchgeführten genomweiten Expressionsuntersuchungen bestätigen bisherige Befunde aus Mausmodellen für Adipositas und Diabetes (z.B. ob/ob- und db/db-Mäuse), zeigen in einigen Fällen aber auch Unterschiede auf. Insbesondere in der oxidativen Phosphorylierung könnten die Ergebnisse relevant sein für das Verständnis der Pathogenese des polygen-bedingten humanen metabolischen Syndroms.
This work presents mathematical and computational approaches to cover various aspects of metabolic network modelling, especially regarding the limited availability of detailed kinetic knowledge on reaction rates. It is shown that precise mathematical formulations of problems are needed i) to find appropriate and, if possible, efficient algorithms to solve them, and ii) to determine the quality of the found approximate solutions. Furthermore, some means are introduced to gain insights on dynamic properties of metabolic networks either directly from the network structure or by additionally incorporating steady-state information. Finally, an approach to identify key reactions in a metabolic networks is introduced, which helps to develop simple yet useful kinetic models. The rise of novel techniques renders genome sequencing increasingly fast and cheap. In the near future, this will allow to analyze biological networks not only for species but also for individuals. Hence, automatic reconstruction of metabolic networks provides itself as a means for evaluating this huge amount of experimental data. A mathematical formulation as an optimization problem is presented, taking into account existing knowledge and experimental data as well as the probabilistic predictions of various bioinformatical methods. The reconstructed networks are optimized for having large connected components of high accuracy, hence avoiding fragmentation into small isolated subnetworks. The usefulness of this formalism is exemplified on the reconstruction of the sucrose biosynthesis pathway in Chlamydomonas reinhardtii. The problem is shown to be computationally demanding and therefore necessitates efficient approximation algorithms. The problem of minimal nutrient requirements for genome-scale metabolic networks is analyzed. Given a metabolic network and a set of target metabolites, the inverse scope problem has as it objective determining a minimal set of metabolites that have to be provided in order to produce the target metabolites. These target metabolites might stem from experimental measurements and therefore are known to be produced by the metabolic network under study, or are given as the desired end-products of a biotechological application. The inverse scope problem is shown to be computationally hard to solve. However, I assume that the complexity strongly depends on the number of directed cycles within the metabolic network. This might guide the development of efficient approximation algorithms. Assuming mass-action kinetics, chemical reaction network theory (CRNT) allows for eliciting conclusions about multistability directly from the structure of metabolic networks. Although CRNT is based on mass-action kinetics originally, it is shown how to incorporate further reaction schemes by emulating molecular enzyme mechanisms. CRNT is used to compare several models of the Calvin cycle, which differ in size and level of abstraction. Definite results are obtained for small models, but the available set of theorems and algorithms provided by CRNT can not be applied to larger models due to the computational limitations of the currently available implementations of the provided algorithms. Given the stoichiometry of a metabolic network together with steady-state fluxes and concentrations, structural kinetic modelling allows to analyze the dynamic behavior of the metabolic network, even if the explicit rate equations are not known. In particular, this sampling approach is used to study the stabilizing effects of allosteric regulation in a model of human erythrocytes. Furthermore, the reactions of that model can be ranked according to their impact on stability of the steady state. The most important reactions in that respect are identified as hexokinase, phosphofructokinase and pyruvate kinase, which are known to be highly regulated and almost irreversible. Kinetic modelling approaches using standard rate equations are compared and evaluated against reference models for erythrocytes and hepatocytes. The results from this simplified kinetic models can simulate acceptably the temporal behavior for small changes around a given steady state, but fail to capture important characteristics for larger changes. The aforementioned approach to rank reactions according to their influence on stability is used to identify a small number of key reactions. These reactions are modelled in detail, including knowledge about allosteric regulation, while all other reactions were still described by simplified reaction rates. These so-called hybrid models can capture the characteristics of the reference models significantly better than the simplified models alone. The resulting hybrid models might serve as a good starting point for kinetic modelling of genome-scale metabolic networks, as they provide reasonable results in the absence of experimental data, regarding, for instance, allosteric regulations, for a vast majority of enzymatic reactions.
The study of biological interaction networks is a central theme in systems biology. Here, we investigate common as well as differentiating principles of molecular interaction networks associated with different levels of molecular organization. They include metabolic pathway maps, protein-protein interaction networks as well as kinase interaction networks. First, we present an integrated analysis of metabolic pathway maps and protein-protein interaction networks (PIN). It has long been established that successive enzymatic steps are often catalyzed by physically interacting proteins forming permanent or transient multi-enzyme complexes. Inspecting high-throughput PIN data, it has been shown recently that, indeed, enzymes involved in successive reactions are generally more likely to interact than other protein pairs. In this study, we expanded this line of research to include comparisons of the respective underlying network topologies as well as to investigate whether the spatial organization of enzyme interactions correlates with metabolic efficiency. Analyzing yeast data, we detected long-range correlations between shortest paths between proteins in both network types suggesting a mutual correspondence of both network architectures. We discovered that the organizing principles of physical interactions between metabolic enzymes differ from the general PIN of all proteins. While physical interactions between proteins are generally dissortative, enzyme interactions were observed to be assortative. Thus, enzymes frequently interact with other enzymes of similar rather than different degree. Enzymes carrying high flux loads are more likely to physically interact than enzymes with lower metabolic throughput. In particular, enzymes associated with catabolic pathways as well as enzymes involved in the biosynthesis of complex molecules were found to exhibit high degrees of physical clustering. Single proteins were identified that connect major components of the cellular metabolism and hence might be essential for the structural integrity of several biosynthetic systems. Besides metabolic aspects of PINs, we investigated the characteristic topological properties of protein interactions involved in signaling and regulatory functions mediated by kinase interactions. Characteristic topological differences between PINs associated with metabolism, and those describing phosphorylation networks were revealed and shown to reflect the different modes of biological operation of both network types. The construction of phosphorylation networks is based on the identification of specific kinase-target relations including the determination of the actual phosphorylation sites (P-sites). The computational prediction of P-sites as well as the identification of involved kinases still suffers from insufficient accuracies and specificities of the underlying prediction algorithms, and the experimental identification in a genome-scale manner is not (yet) doable. Computational prediction methods have focused primarily on extracting predictive features from the local, one-dimensional sequence information surrounding P-sites. However the recognition of such motifs by the respective kinases is a spatial event. Therefore, we characterized the spatial distributions of amino acid residue types around P-sites and extracted signature 3D-profiles. We then tested the added value of spatial information on the prediction performance. When compared to sequence-only based predictors, a consistent performance gain was obtained. The availability of reliable training data of experimentally determined P-sites is critical for the development of computational prediction methods. As part of this thesis, we provide an assessment of false-positive rates of phosphoproteomic data.