TY - THES A1 - Herrmann, Petra T1 - Entwicklung und Evaluierung neuer Methoden zur Analyse des Proteoms von Listeria monocytogenes in infizierten Wirtszellen T1 - Development and evaluation of new methods to analyse the proteome of Listeria monocytogenes in infected host cells N2 - In dieser Arbeit wurden neue Methoden zur Analyse des Proteoms von Listeria monocytogenes in infizierten Wirtszellen entwickelt und evaluiert. Proteomische Analysen können im Vergleich zu transkriptomischen Analysen durch Erfassung von Proteinmengen und eventuell auch posttranslationalen Modifikationen, sowie von Abbauprozessen ein genaueres Abbild des Funktionszustands einer Zelle unter unterschiedlichen Umweltbedingungen darstellen. Das Hauptproblem bei proteomischen Untersuchungen an in eukaryontischen Wirtszellen gewachsenen Bakterien, nämlich die Überlagerung des bakteriellen Proteinmusters durch die im Überschuss vorhandenen Wirtszellproteine, musste in dieser Arbeit überwunden werden. Es wurde eine Methode etabliert, intrazellulär gewachsene Bakterien über Bindung an paramagnetische Partikel („Beads“) und anschließende Magnetseparation selektiv von Wirtszellkomponenten abzutrennen. Dabei wurden drei Beads-Varianten mit unterschiedlicher Beschichtung gewählt: Dynabeads anti Listeria (Dynal, Oslo), Kieselgel  Magnetit Beads (MERCK in Entwicklung), Dynabeads M-270 Epoxy – CBD Beads (Beschichtung mit Phagenlysin Ply 118). Hierbei konnte nur für die Kieselgel + Magnetit Beads eine hinreichende Isolierungsrate für die Methode der 2-D-Gelelektrophorese von 6-7* 10**7 Listerien/ Zellkulturflasche erreicht werden. Im 2-D-Proteingel zeigte sich jedoch eine starke Streifenbildung, wodurch sich dieser Ansatz als nicht auswertbar erwies. In einem alternativen Ansatz gelang es, aus Infektionen an J774-Makrophagen, die Listerien mittels konsekutiver Waschschritte von Wirtszellproteinen aufzureinigen. Es konnten aus den Infektionen 30-50 µg listerielles Protein isoliert und zweidimensional aufgetrennt werden, wobei das Proteinpattern qualitativ eindeutig dem von in vitro gewachsenen Listeria monocytogenes entsprach. Auf diese Weise konnten 38 Proteine von Listeria monocytogenes, welche von Listerien während der Infektion in Makrophagen induziert oder reprimiert werden anhand der Deta-2-D Software identifiziert, quantifiziert und statistisch ausgewertet werden. Für einige der hier mittels der neu entwickelten Methode identifizierten Proteine konnte anhand der der vorliegenden Literatur (zu Transkriptom, Sekretom, Virulenz von Listeria) bereits eine Beteiligung am Virulenzgeschehen nachgewiesen werden. Zum jetzigen Zeitpunkt unterliegt die proteomische Analyse einigen Limitierungen, z.B. beim Nachweis von schwach exprimierten, stark alkalischen, stark hydrophoben, hochmolekularen und niedermolekularen Proteinen, so dass die derzeitige Methodik noch nicht das gesamte Proteom abdecken kann. Dass die „klassischen“ Virulenzfaktoren pathogener Listerien, Listeriolysin O (LLO), die Phospholipasen PlcA und PlcB, sowie ActA hier nicht erfasst wurden, ist darin begründet, dass es sich um sekretierte Proteine handelt. Besondere Bedeutung kommt der Beobachtung zu, dass nur in ganz wenigen Fällen (z.B. Pgm, ClpP, Pgi, TrxB, MurC) die nachgewiesenen intrazellulären Veränderungen der Proteinmenge mit den von anderen publizierten Transkriptionsdaten übereinstimmen. Diese Diskrepanzen stellen keine Artefakte dar, sondern sind durch intrazelluläre posttranskriptionelle Mechanismen begründet. Insgesamt zeigte auch diese Proteinanalyse , dass bei Replikation von Listeria monocytogenes im Cytosol eukaryontischer Wirtszellen zahlreiche komplexe Anpassungen von teils zentralen aber auch peripheren Stoffwechselwegen und Biosynthesen der Bakterien an dieses spezielle Milieu ablaufen. N2 - In this thesis new methods to analyse the proteome of Listeria monocytogens in infected host cells have been developed. Proteomic analyses, in comparison to transcriptomic analysis, by their capacity to detect actual protein amounts and possibly post translational modifications as well as degradation processes are able to give a more precise picture of the functional status of a cell under diverse environmental conditions.The main problem of proteomic analyses, with bacteria grown inside eukaryotic host cells, the superimposition of the bacterial protein pattern by the exceedingly present host cell proteins had to be overcome. Methods have been established to selectively isolate intracellularly grown bacteria by binding to paramagnetic beads and subsequent magnetic separation from the host cell components. At this three differently coated types of beads [Dynabeads anti Listeria (Dynal, Oslo), silica gel  magnetite Beads (MERCK under way), Dynabeads M-270 Epoxy – CBD Beads (coated with phagolysine Ply 118)] have been used. At this it was only possible for the “Kieselgel + Magnetit Beads” to reach a sufficient isolation rate for the method of 2-D-electrophoresis of 6-7 * 10**7 Listeria/ cell culture flask. In the 2-D-proteingel there showed up a bad streaking whereby this approach proved not to be evaluable. In an alternative approach at infections of J774-macrophages it succeded to purify the listeria by consecutive washing steps out of the host cells. It was possible to isolate 30-50 µg listerial proteins out of infections in J774-macrophages and to have them two-dimensionally separated whereby the protein pattern qualitatively clearly matched that of in vitro grown Listeria monocytogenes. In such way it was possible to identify 38 proteins of Listeria monocytogenes, which have been induced or suppressed during the infections in macrophages and to have them identified, quantified and statistically evaluated with the Delta-2-D software. There was already evidence for some of the proteins that have been identified by the newly established method, on the basis of the present literature (on transcriptome, secretome, virulence of Listeria), for a participation in the course of infection. Up to now the proteomic analysis is subject to some restrictions for example in the detection of weakly expressed, strong alkaline, strong hydrophobic, high-molecular weight and low-molecular weight proteins so that the current methodology can not cover the whole proteome. That the “classic” virulence factors of pathogenic listeria, listeriolysin O (LLO), the phospholipases PlcA and PlcB, as well as ActA are not captured is caused by the fact that these proteins are secreted. Of particular importance is the observation that in very little cases (e.g. Pgm, ClpP, Pgi, TrxB, MurC) the detected intracellular changes in protein amount are consistent with the published transcription data. These discrepancies constitute no artefacts but are caused by intracellular posttranscriptional mechanisms. Altogether also this protein analysis reveals that during replication of Listeria monocytogenes in the eucaryotic host cell cytosol numerous complex adaptations of partly central but also peripheral metabolic pathways and biosyntheses to that specific milieu take place. KW - Listeria monocytogenes KW - Methode KW - Proteomanalyse KW - Zweidimensionale Elektrophorese KW - Virulenz KW - Infektion KW - Wirtszellen KW - J774-Makrophagen KW - paramagnetische Beads KW - Proteinidentifizierung KW - Quantifizierung KW - statistische Auswertung KW - methods KW - protein analysis KW - infection KW - virulence KW - statistical evaluation Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-37500 ER - TY - THES A1 - Boyanova, Desislava Veselinova T1 - Systems biological analysis of the platelet proteome and applications of functional module search in proteome networks T1 - Systembiologische Analyse des Blutplättchenproteoms und funktionelle Modulsuche in Proteinnetzwerken N2 - Recent development of proteomic approaches and generation of large-scale proteomic datasets calls for new methods for biological interpretation of the obtained results. Systems biological approaches such as integrated network analysis and functional module search have become an essential part of proteomic investigation. Proteomics is especially applied in anucleate cells such as platelets. The underlying molecular mechanisms of platelet activation and their pharmacological modulation are of immense importance for clinical research. Advances in platelet proteomics have provided a large amount of proteomic data, which has not yet been comprehensively investigated in a systems biological perspective. To this end, I assembled platelet specific data from proteomic and transcriptomic studies by detailed manual curation and worked on the generation of a comprehensive human platelet repository for systems biological analysis of platelets in the functional context of integrated networks (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). I also added platelet-specific experimentally validated phosphorylation data and generated kinase predictions for 80% of the newly identified platelet phosphosites. The combination of drug, disease and pathway information with phosphorylation and interaction data makes this database the first integrative platelet platform available for platelet research. PlateletWeb contains more than 5000 platelet proteins, which can also be analyzed and visualized in a network context, allowing identification of all major signaling modules involved in platelet activation and inhibition. Using the wealth of integrated data I performed a series of platelet-specific analyses regarding the platelet proteome, pathways, drug targets and novel platelet phosphorylation events involved in crucial signaling events. I analyzed the statistical enrichment of known pathways for platelet proteins and identified endocytosis as a highly represented pathway in platelets. Further results revealed that highly connected platelet proteins are more often targeted by drugs. Using integrated network analysis offered by PlateletWeb, I analyzed the crucial activation signaling pathway of adenosine diphosphate (ADP), visualizing how the signal flow from receptors to effectors is maintained. My work on integrin inside-out signaling was also based on the integrated network approach and examined new platelet-specific phosphorylation sites and their regulation using kinase predictions. I generated hypothesis on integrin signaling, by investigating the regulation of Ser269 phosphorylation site on the docking protein 1 (DOK1). This phosphorylation site may influence the inhibiting effect of DOK1 on integrin a2bb3. Extending the integrated network approach to further cell lines, I used the assembled human interactome information for the analysis of functional modules in cellular networks. The investigation was performed with a previously developed module detection algorithm, which finds maximum-scoring subgraphs in transcriptomic datasets by using assigned values to the network nodes. We extended the algorithm to qualitative proteomic datasets and enhanced the module search by adding functional information to the network edges to concentrate the solution onto modules with high functional similarity. I performed a series of analyses to validate its performance in small-sized (virus-infected gastric cells) and medium-sized networks (human lymphocytes). In both cases the algorithm extracted characteristic modules of sample proteins with high functional similarity. The functional module search is especially useful in site-specific phosphoproteomic datasets, where kinase regulation of the detected sites is often sparse or lacking. Therefore, I used the module detection algorithm in quantitative phosphoproteomic datasets. In a platelet phosphorylation dataset, I presented a pipeline for network analysis of detected phosphorylation sites. In a second approach, the functional module detecting algorithm was used on a phosphoproteome network of human embryonic stem cells, in which nodes represented the maximally changing phosphorylation sites in the experiment. Additional kinases from the human phosphoproteome in PlateletWeb were included to the network to investigate the regulation of the signal flow. Results indicated important phosphorylation sites and their upstream kinases and explained changes observed in embryonic stem cells during differentiation. This work presents novel approaches for integrated network analysis in cells and introduces for the first time a systematic biological investigation of the human platelet proteome based on the platelet-specific knowledge base PlateletWeb. The extended methods for optimized functional module detection offer an invaluable tool for exploring proteomic datasets and covering gaps in complex large-scale data analysis. By combining exact module detection approaches with functional information data between interacting proteins, characteristic functional modules with high functional resemblance can be extracted from complex datasets, thereby focusing on important changes in the observed networks. N2 - Jüngste Entwicklungen der Proteomik und die damit einhergehende Erzeugung großer Datensätze erfordern neue Methoden zur biologischen Interpretation der gewonnenen Ergebnisse. Systembiologische Ansätze wie die integrierte Netzwerkanalyse sowie die funktionelle Modulsuche sind zu einem wesentlichen Bestandteil bei der Untersuchung von Proteinen geworden. Die Proteomik wird vor allem in kernlosen Zellen wie den Blutplättchen angewandt. Die zu Grunde liegenden molekularen Mechanismen bei der Aktivierung von Thrombozyten und deren pharmakologische Modulation sind von immenser Bedeutung für die klinische Forschung. Aktuelle Studien in der Proteomforschung haben insbesondere bei Thrombozyten große Mengen an Daten erzeugt, die bisher noch nicht umfassend systembiologisch untersucht wurden. Zu diesem Zweck stellte ich manuell thrombozyten-spezifische Daten aus Proteom- und Transkriptomstudien zusammen und arbeitete an der Entwicklung einer umfassenden menschlichen Thrombozytendatenbank für die systembiologische Analyse der Funktion von Blutplättchen mittels integrierter Netzwerkanalyse (PlateletWeb) (http:/PlateletWeb.bioapps.biozentrum.uni-wuerzburg.de). Zusätzlich habe ich plättchen-spezifische, experimentell validierte Phosphorylierungsinformationen hinzugefügt und generierte Kinasenvorhersagen für 80% der neu identifizierten Phosphorylierungsstellen. Die Kombination aus Medikamenten, assoziierten Krankheiten und Signalweginformation zusammen mit Phosphorylierungs- und Interaktionsdaten macht diese Datenbank zu einer ersten und umfassenden Anlaufstelle für Thrombozytenforschung. PlateletWeb enthält mehr als 5000 Plättchenproteine, die in einem Netzwerk analysiert und dargestellt werden können. Dabei ist die Identifizierung aller wichtigen Signalmodule zur Plättchenaktivierung und -inhibierung möglich. Mit der Fülle an verfügbaren Daten führte ich eine Reihe thrombozyten-spezifischer Analysen am Plättchenproteom, an Signalwegen, pharmakologischen Wirkstoffzielen und Phosphorylierungsreaktionen in grundlegenden Signalprozessen durch. Ich analysierte die statistische Anreicherung bekannter Signalwege für Plättchenproteine und identifizierte Endozytose als einen sehr repräsentativen Signalweg in Thrombozyten. Weitere Ergebnisse zeigten, dass stark vernetzte Plättchenproteine häufiger Ziel von Medikamenten sind. Mittels der Netzwerkanalyse von PlateletWeb untersuchte ich den grundlegenden Signalaktivierungspfad von Adenosindiphosphat (ADP), und veranschaulichte den Signalfluss von Rezeptor zu Effektor. Meine Arbeit an der Integrin-Inside-Out-Signalisierung beinhaltete zudem die Untersuchung neuer thrombozyten-spezifischer Phosphorylierungsstellen und ihre Regulation durch Kinasenvorhersagen mit Hilfe des integrierten Netzwerkanalyseansatzes. Durch die Untersuchung der Regulation bei der Phosphorylierungsstelle Ser269 im Docking-Protein (DOK1) stellte ich eine neue Hypothese zur Integrinsignalisierung auf. Diese Phosphorylierungsstelle könnte den inhibitorischen Effekt von DOK1 auf integrin a2bb3 beeinflussen. Ich erweiterte den integrierten Netzwerkanalyseansatz für andere Zelllinien, indem ich die gesammelten Informationen aus dem menschlichen Interaktom für die Analyse von funktionellen Modulen in zellulären Netzen nutzte. Die Untersuchung wurde mit einem zuvor entwickelten Algorithmus zur Modulerkennung durchgeführt, der maximal bewertete Teilgraphen in Transkriptomdatensätzen anhand zugewiesener Werte für Netzwerkknoten findet. Wir erweiterten den Algorithmus zur Anwendung auf qualitative Proteomdatensätze und optimierten die Modulsuche durch Integration funktioneller Informationen in die Netzwerkkanten. Dies fokussierte die Optimierung auf Proteinmodule mit hoher funktioneller Ähnlichkeit. Ich führte eine Reihe von Analysen durch, um die Effizienz des Algorithmus in kleinen (durch Viren infizierte Magenzellen) und mittelgroßen Netzwerken (menschliche Lymphozyten) zu überprüfen. In beiden Fällen extrahierte der Algorithmus charakteristische Module der untersuchten Proteine mit hohen funktionellen Ähnlichkeiten. Die funktionelle Modulsuche ist besonders bei positionsspezifischen Phosphoproteomikdatensätzen nützlich, in denen die Kinasenregulation der detektierten Phosphorylierungsstellen nur spärlich oder gar nicht vorhanden ist. Daher habe ich den Algorithmus der Moduldetektion auf quantitative Phosphoproteomikdatensätze angewandt. Anhand eines Datensatzes bestehend aus phosphorylierten Plättchenproteinen habe ich eine Vorgehensweise zur Netzwerkanalyse von Phosphorylierungsstellen entwickelt. In einer zweiten Studie wurde der Algorithmus der Moduldetektion auf ein phosphoproteomisches Netzwerk menschlich embryonaler Stammzellen angewandt, in dem Phosphorylierungsstellen mit maximaler Veränderung durch Netzwerkknoten repräsentiert wurden. Um die Regulation des Signalflusses zu untersuchen wurden weitere Kinasen aus dem menschlichen Phosphoproteom beziehungsweise PlateletWeb integriert. Ergebnisse wiesen auf wichtige Phosphorylierungsstellen und ihre Upstream-Kinasen hin und verdeutlichten Vorgänge, die während der Differenzierung in den embryonalen Stammzellen stattgefunden haben. Diese Arbeit bietet neue Vorgehensweisen der integrierten Netzwerkanalyse in Zellen und präsentiert zum ersten Mal eine systembiologische Untersuchung des menschlichen Proteoms mit Hilfe der Trombozytendatenbank PlateletWeb. Die erweiterten Methoden zur verbesserten Erkennung funktioneller Module bieten ein wertvolles Werkzeug für die Erforschung proteomischer Datensätze und vervollständigen die komplexe und umfangreiche Datenanalyse. Charakteristische Module, die große Ähnlichkeit auf funktioneller Ebene aufweisen, können durch die Kombination von exakten Modulerkennungsansätzen mit funktionellen Daten extrahiert werden. Dabei werden wichtige Änderungen besonders bei der Analyse komplexer Netzwerke hervorgehoben. KW - Netzwerkanalyse KW - Thrombozyt KW - Proteomanalyse KW - Systembiologie KW - Funktionelle Modulsuche KW - Plättchenphosphoproteom KW - Netzwerkalgorithmen KW - Systems Biology KW - Integrated network analysis KW - Plättchennetzwerk KW - Proteome KW - Phosphoproteomic analysis KW - Functional module search KW - Functional interaction Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-72165 ER -