@phdthesis{Krueger2012, author = {Kr{\"u}ger, Beate}, title = {Integration und Kombination bioinformatischer Methoden in Biotechnologie, synthetischer Biologie und Pharmaindustrie}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-70702}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2012}, abstract = {Die Bioinformatik ist eine interdisziplin{\"a}re Wissenschaft, welche Probleme aus allen Lebenswissenschaften mit Hilfe computergest{\"u}tzter Methoden bearbeitet. Ihr Ziel ist es, die Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen zu erm{\"o}glichen. Zudem unterst{\"u}tzt sie den Designprozess von Experimenten in der Synthetischen Biologie. Die synthetische Biologie besch{\"a}ftigt sich mit der Generierung neuer Komponenten und deren Eigenschaften, welche durch die Behandlung und Manipulation lebender Organismen oder Teilen daraus entstehen. Ein besonders interessantes Themengebiet hierbei sind Zweikomponenten-Systeme (Two-Component System, TCS). TCS sind wichtige Signalkaskaden in Bakterien, welche in der Lage sind Informationen aus der Umgebung in eine Zelle zu {\"u}bertragen und darauf zu reagieren. Die vorliegende Dissertation besch{\"a}ftigt sich mit der Beurteilung, Nutzung und Weiterentwicklung von bioinformatischen Methoden zur Untersuchung von Proteininteraktionen und biologischen Systemen. Der wissenschaftliche Beitrag der vorliegenden Arbeit kann in drei Aspekte unterteilt werden: - Untersuchung und Beurteilung von bioinformatischen Methoden und Weiterf{\"u}hrung der Ergebnisse aus der vorhergehenden Diplomarbeit zum Thema Protein-Protein-Interaktionsvorhersagen. - Analyse genereller evolution{\"a}rer Modifikationsm{\"o}glichkeiten von TCS sowie deren Design und spezifische Unterschiede. - Abstraktion bzw. Transfer der gewonnenen Erkenntnisse auf technische und biologische Zusammenh{\"a}nge. Mit dem Ziel das Design neuer Experimente in der synthetischen Biologie zu vereinfachen und die Vergleichbarkeit von technischen und biologischen Prozessen sowie zwischen Organismen zu erm{\"o}glichen. Das Ergebnis der durchgef{\"u}hrten Studie zeigte, dass Zweikomponenten-Systeme in ihrem Aufbau sehr konserviert sind. Nichtsdestotrotz konnten viele spezifische Eigenschaften und drei generelle Modifikationsm{\"o}glichkeiten entdeckt werden. Die Untersuchungen erm{\"o}glichten die Identifikation neuer Promotorstellen, erlaubten aber auch die Beschreibung der Beschaffenheit unterschiedlicher Signalbindestellen. Zudem konnten bisher fehlende Komponenten aus TCS entdeckt werden, ebenso wie neue divergierte TCS-Dom{\"a}nen im Organismus Mycoplasma. Eine Kombination aus technischen Ans{\"a}tzen und synthetischer Biologie vereinfachte die gezielte Manipulation von TCS oder anderen modularen Systemen. Die Etablierung der vorgestellten zweistufigen Modul-Klassifikation erm{\"o}glichte eine effizientere Analyse modular aufgebauter Prozesse und erlaubte somit das molekulare Design synthetischer, biologischer Anwendungen. Zur einfachen Nutzung dieses Ansatzes wurde eine frei zug{\"a}ngliche Software GoSynthetic entwickelt. Konkrete Beispiele demonstrierten die praktische Anwendbarkeit dieser Analysesoftware. Die vorgestellte Klassifikation der synthetisch-biologischen und technischen Einheiten soll die Planung zuk{\"u}nftiger Designexperimente vereinfachen und neue Wege f{\"u}r sinnverwandte Bereiche aufzeigen. Es ist nicht die Hauptaufgabe der Bioinformatik, Experimente zu ersetzen, sondern resultierende große Datenmengen sinnvoll und effizient auszuwerten. Daraus sollen neue Ideen f{\"u}r weitere Analysen und alternative Anwendungen gewonnen werden, um fehlerhafte oder falsche Ans{\"a}tze fr{\"u}hzeitig zu erkennen. Die Bioinformatik bietet moderne, technische Verfahren, um vertraute, aber oft m{\"u}hsame experimentelle Wege durch neue, vielversprechende Ans{\"a}tze zur Datenstrukturierung und Auswertung großer Datenmengen zu erg{\"a}nzen. Neue Sichtweisen werden durch die Erleichterung des Testprozederes gef{\"o}rdert. Die resultierende Zeitersparnis f{\"u}hrt zudem zu einer Kostenreduktion.}, subject = {Biotechnologie}, language = {de} } @phdthesis{Cecil2012, author = {Cecil, Alexander [geb. Schmid]}, title = {Metabolische Netzwerkanalysen f{\"u}r den Weg von xenobiotischen zu vertr{\"a}glichen antibiotischen Substanzen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-71866}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2012}, abstract = {Durch das Auftreten neuer St{\"a}mme resistenter Krankheitserreger ist die Suche nach neuartigen Wirkstoffen gegen diese, sich st{\"a}ndig weiter ausbreitende Bedrohung, dringend notwendig. Der interdisziplin{\"a}re Sonderforschungsbereich 630 der Universit{\"a}t W{\"u}rzburg stellt sich dieser Aufgabe, indem hier neuartige Xenobiotika synthetisiert und auf ihre Wirksamkeit getestet werden. Die hier vorgelegte Dissertation f{\"u}gt sich hierbei nahtlos in die verschiedenen Fachbereiche des SFB630 ein: Sie stellt eine Schnittstelle zwischen Synthese und Analyse der Effekte der im Rahmen des SFB630 synthetisierten Isochinolinalkaloid-Derivaten. Mit den hier angewandten bioinformatischen Methoden wurden zun{\"a}chst die wichtigsten Stoffwechselwege von S. epidermidis R62A, S. aureus USA300 und menschlicher Zellen in sogenannten metabolischen Netzwerkmodellen nachgestellt. Basierend auf diesen Modellen konnten Enzymaktivit{\"a}ten f{\"u}r verschiedene Szenarien an zugesetzten Xenobiotika berechnet werden. Die hierf{\"u}r ben{\"o}tigten Daten wurden direkt aus Genexpressionsanalysen gewonnen. Die Validierung dieser Methode erfolgte durch Metabolommessungen. Hierf{\"u}r wurde S. aureus USA300 mit verschiedenen Konzentrationen von IQ-143 behandelt und gem{\"a}ß dem in dieser Dissertation vorgelegten Ernteprotokoll aufgearbeitet. Die Ergebnisse hieraus lassen darauf schließen, dass IQ-143 starke Effekte auf den Komplex 1 der Atmungskette aus{\"u}bt - diese Resultate decken sich mit denen der metabolischen Netzwerkanalyse. F{\"u}r den Wirkstoff IQ-238 ergaben sich trotz der strukturellen {\"A}hnlichkeiten zu IQ-143 deutlich verschiedene Wirkeffekte: Dieser Stoff verursacht einen direkten Abfall der Enzymaktivit{\"a}ten in der Glykolyse. Dadurch konnte eine unspezifische Toxizit{\"a}t dieser Stoffe basierend auf ihrer chemischen Struktur ausgeschlossen werden. Weiterhin konnten die bereits f{\"u}r IQ-143 und IQ-238 auf Bakterien angewandten Methoden erfolgreich zur Modellierung der Effekte von Methylenblau auf verschiedene resistente St{\"a}mme von P. falciparum 3D7 angewandt werden. Dadurch konnte gezeigt werden, dass Methylenblau in einer Kombination mit anderen Pr{\"a}paraten gegen diesen Parasiten zum einen die Wirkung des Prim{\"a}rpr{\"a}parates verst{\"a}rkt, zum anderen aber auch in gewissem Maße vorhandene Resistenzen gegen das Prim{\"a}rpr{\"a}parat zu verringern vermag. Somit konnte durch die vorgelegte Arbeit eine Pipeline zur Identifizierung der metabolischen Effekte verschiedener Wirkstoffe auf unterschiedliche Krankheitserreger erstellt werden. Diese Pipeline kann jederzeit auf andere Organismen ausgeweitet werden und stellt somit einen wichtigen Ansatz um Netzwerkeffekte verschiedener, potentieller Medikamente aufzukl{\"a}ren.}, subject = {Stoffwechsel}, language = {de} }