TY  - THES
A1  - Siegl, Alexander
T1  - Einzelzell-basierte Methoden zur Charakterisierung Schwamm-assoziierter Bakterien
T1  - Single cell based methods for the characterization of sponge-associated bacteria
N2  - Schwämme (Phylum Porifera) sind der älteste rezente Tierstamm der Erde. Insbesondere marine Vertreter dieser sessilen Invertebraten sind oftmals mit einem mikrobiellen Konsortium assoziiert, welches hochgradig wirtsspezifisch und phylogenetisch divers ist. Die Biomasse dieser Mikroflora kann dabei rund die Hälfte der Masse eines Schwamms ausmachen. Die Komplexität des Konsortiums sowie der Mangel an kultivierbaren Vertretern der Schwamm-spezifischen Kladen erschwert dabei eine gezielte funktionelle Charakterisierung. Von besonderem Interesse hierbei ist das exklusiv in marinen Schwämmen vorzufindende Candidatus Phylum Poribacteria, für das bislang kein kultivierter Vertreter vorliegt. Die metabolisch aktiven und hochabundanten Poribakterien liegen in der extrazellulären Matrix des Schwammes vor und zeichnen sich durch das Vorhandensein einer Nukleoid-ähnlichen intrazellulären Struktur aus. Ziel dieser Promotionsarbeit war es, neue Einzelzell-basierte Methoden auf das Gebiet der funktionellen Charakterisierung von Bakterien anzuwenden, welche spezifisch mit dem mediterranen Schwamm Aplysina aerophoba assoziiert sind. Dabei wurden sowohl kultivierungs-abhängige, als auch kultivierungs-unabhängige Versuchsansätze verfolgt. Das Hauptaugenmerk dieser Studien lag dabei auf dem Candidatus Phylum Poribacteria. Während auf dem ‚dilution-to-extinction‘-Prinzip beruhende Hochdurchsatz-Kultivierungen nicht zum Erhalt einer Schwammsymbionten-Reinkultur führten, konnten durch eine Kombination aus FACS-Vereinzelung von Schwamm-assoziierten Bakterien und anschließenden Einzel-Genom-Amplifizierungen (‚whole genome amplifications‘) umfassende Einblicke in die metabolischen Kapazitäten von Schwammsymbionten gewonnen werden. Ferner gelang durch die Anwendung dieser neuen kultivierungs-unabhängigen Methode eine spezifische Verknüpfung von Phylogenie und Funktion Schwamm-assoziierter, nicht-kultivierbarer Bakterien. So konnte im Rahmen dieser Dissertation eine neue nicht-ribosomale Peptidsynthetase (NRPS) einem Vertreter einer Schwamm-spezifischen Chloroflexi-Klade zugewiesen werden. Ferner gelang die Zuordnung einer exklusiv in marinen Schwämmen vorgefundenen Polyketidsynthase (Sup-PKS) zu den Poribacteria. Die Klonierung von hochmolekularer, Einzel-Genom-amplifizierter DNA in Cosmide gewährte zudem Einblicke in den genomischen Kontext dieser, mit dem bakteriellen Sekundärmetabolismus assoziierten Gene. Die Pyrosequenzierung eines amplifizierten, von einem einzelnen Poribakterium abstammenden Genoms führte zudem zum Erhalt von rund zwei Megabasen an genetischer Information über diese Schwammsymbionten. Dadurch wurden detaillierte Informationen über den poribakteriellen Primär- und Sekundärstoffwechsel gewonnen. Die Auswertung der automatisch annotierten 454-Daten erlaubte die Rekonstruktion von Stoffwechselwegen, so z.B. der Glykolyse oder des Citratzyklus und bestätigte das Vorhandensein eines Sup-PKS-Gens im poribakteriellen Genom. Ferner konnten Gemeinsamkeiten mit den Schwesterphyla Planctomycetes, Chlamydiae und Verrucomicrobia gefunden werden. Zudem zeigte die vergleichende Analyse mit einem poribakteriellen Referenzklon aus einer bestehenden Metagenombank die genomische Mikroheterogenität innerhalb dieses Phylums. Nicht zuletzt konnte die Auswertung der poribakteriellen 454-Sequenzierung eine Reihe von möglichen Symbiose-Determinanten aufdecken, die beispielsweise am Austausch von Metaboliten zwischen den Interaktionspartnern beteiligt sind. Die Ergebnisse dieser Dissertationsarbeit stellen die Basis für eine gezielte und detaillierte funktionelle Beschreibung einzelner Bakterien innerhalb komplexer mikrobieller Konsortien dar, wie sie in marinen Schwämmen vorzufinden sind. Dieser Studie gewährte erstmalig umfassende Einblicke in das genomische Potential der nicht-kultivierten, Schwamm-assoziierten Poribacteria. Weiterführende Einzelzell-basierte Experimente werden in Zukunft dazu beitragen, das Bild von der Interaktion zwischen Bakterien und eukaryontischen Wirten zu komplettieren.
N2  - Sponges (phylum Porifera) represent the evolutionarily oldest of all extant animal phyla. Especially marine members of these sessile invertebrates are well known to be permanently associated with microbial consortia, which are highly host-specific and phylogenetically diverse. About half of the sponge’s biomass can be made up of this microflora. However, the complexity of the consortia as well as the lack of cultured representatives impedes a directed functional characterization of sponge-specific bacterial phylotypes. Of special interest in this context is the candidate phylum Poribacteria, whose members have so far been exclusively detected in marine sponges. As indicated by the annex ‘candidate’, no cultured representative exists for the Poribacteria. The metabolically active and abundant Poribacteria are located in the sponge extracellular matrix and are characterized by the presence of a nucleoid-like organelle. The aim of this dissertation was the application of novel single cell based methods to the field of sponge microbiology for functional characterization of bacteria specifically associated with the Mediterranean sponge Aplysina aerophoba. For that purpose, cultivation-dependent as well as cultivation-independent approaches were pursued. Particular attention was paid to the candidate phylum Poribacteria. While high-throughput cultivation experiments based on the ‘dilution-to-extinction’ principle did not yield a sponge symbiont in pure culture, extensive insights into the metabolic properties of sponge-associated bacteria were gained by dissecting the microbial consortia using FACS-sorting with subsequent ‘whole genome amplifications’. In addition, this approach enabled a specific linkage between phylogeny and function of sponge-specific, non-culturable bacteria. Within the scope of this PhD thesis a novel non ribosomal peptide synthetase (NRPS) could be assigned to a member of a sponge-specific clade within the phylum Chloroflexi. Moreover, an exclusively in marine sponges existing class of polyketide synthases (Sup-PKS) was shown to be encoded by the Poribacteria. Cosmide-cloning of amplified genomic DNA derived from FACS-sorted sponge microbes provided insights into genes associated with secondary metabolism and adjacent genomic context. Pyrosequencing of a single amplified genome derived from a member of the Poribacteria resulted in almost two megabases of genetic information about this sponge symbiont. Data analysis provided detailed insights into the poribacterial primary and secondary metabolism. Analysis of the automatically annotated 454-data enabled the reconstruction of metabolic pathways like glycolysis and citric acid cycle. Furthermore, the presence of the Sup-PKS gene in the poribacterial genome was confirmed. Moreover, common features with the sister phyla Planctomycetes, Chlamydiae and Verrucomicrobia were traced within the poribacterial data set. Additionally, the comparative study with a poribacterial reference clone from an existing metagenomic library revealed genomic microheterogeneity within the phylum Poribacteria. Last but not least the interpretation of the 454-sequencing approach did expose a set of putative determinants such as metabolite exchange factors required for establishment and maintenance of the symbiosis with the sponge host. The results of this dissertation provide a basis for a directed and detailed functional characterization of single bacteria within complex microbial consortia like they exist in marine sponges. This study provided a comprehensive picture of the genomic potential of the uncultured sponge-associated Poribacteria. Continued single cell based experiments will lead to a better knowledge of the mechanisms of interaction between bacteria and eukaryotic hosts.
KW  - Genomik
KW  - Kultivierung
KW  - Schwamm
KW  - Symbiose
KW  - Bakterien
KW  - Poribakterien
KW  - Poribacteria
KW  - Einzelzell-Genomik
KW  - Metagenomik
KW  - Aplysina aerophoba
KW  - Poribacteria
KW  - single cell genomics
KW  - metagenomics
KW  - Aplysina aerophoba
Y1  - 2009
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-37443
ER  - 
TY  - THES
A1  - Friedrich, Torben
T1  - New statistical Methods of Genome-Scale Data Analysis in Life Science - Applications to enterobacterial Diagnostics, Meta-Analysis of Arabidopsis thaliana Gene Expression and functional Sequence Annotation
T1  - Neue statistische Methoden für genomweite Datenanalysen in den Biowissenschaften - Anwendungen in der Enterobakteriendiagnostik, Meta-Analyse von Arabidopsis thaliana Genexpression und funktionsbezogenen Sequenzannotation
N2  - Recent progresses and developments in molecular biology provide a wealth of new but insufficiently characterised data. This fund comprises amongst others biological data of genomic DNA, protein sequences, 3-dimensional protein structures as well as profiles of gene expression. In the present work, this information is used to develop new methods for the characterisation and classification of organisms and whole groups of organisms as well as to enhance the automated gain and transfer of information. The first two presented approaches (chapters 4 und 5) focus on the medically and scientifically important enterobacteria. Its impact in medicine and molecular biology is founded in versatile mechanisms of infection, their fundamental function as a commensal inhabitant of the intestinal tract and their use as model organisms as they are easy to cultivate. Despite many studies on single pathogroups with clinical distinguishable pathologies, the genotypic factors that contribute to their diversity are still partially unknown. The comprehensive genome comparison described in Chapter 4 was conducted with numerous enterobacterial strains, which cover nearly the whole range of clinically relevant diversity. The genome comparison constitutes the basis of a characterisation of the enterobacterial gene pool, of a reconstruction of evolutionary processes and of comprehensive analysis of specific protein families in enterobacterial subgroups. Correspondence analysis, which is applied for the first time in this context, yields qualitative statements to bacterial subgroups and the respective, exclusively present protein families. Specific protein families were identified for the three major subgroups of enterobacteria namely the genera Yersinia and Salmonella as well as to the group of Shigella and E. coli by applying statistical tests. In conclusion, the genome comparison-based methods provide new starting points to infer specific genotypic traits of bacterial groups from the transfer of functional annotation. Due to the high medical importance of enterobacterial isolates their classification according to pathogenicity has been in focus of many studies. The microarray technology offers a fast, reproducible and standardisable means of bacterial typing and has been proved in bacterial diagnostics, risk assessment and surveillance. The design of the diagnostic microarray of enterobacteria described in chapter 5 is based on the availability of numerous enterobacterial genome sequences. A novel probe selection strategy based on the highly efficient algorithm of string search, which considers both coding and non-coding regions of genomic DNA, enhances pathogroup detection. This principle reduces the risk of incorrect typing due to restrictions to virulence-associated capture probes. Additional capture probes extend the spectrum of applications of the microarray to simultaneous diagnostic or surveillance of antimicrobial resistance. Comprehensive test hybridisations largely confirm the reliability of the selected capture probes and its ability to robustly classify enterobacterial strains according to pathogenicity. Moreover, the tests constitute the basis of the training of a regression model for the classification of pathogroups and hybridised amounts of DNA. The regression model features a continuous learning capacity leading to an enhancement of the prediction accuracy in the process of its application. A fraction of the capture probes represents intergenic DNA and hence confirms the relevance of the underlying strategy. Interestingly, a large part of the capture probes represents poorly annotated genes suggesting the existence of yet unconsidered factors with importance to the formation of respective virulence phenotypes. Another major field of microarray applications is gene expression analysis. The size of gene expression databases rapidly increased in recent years. Although they provide a wealth of expression data, it remains challenging to integrate results from different studies. In chapter 6 the methodology of an unsupervised meta-analysis of genome-wide A. thaliana gene expression data sets is presented, which yields novel insights in function and regulation of genes. The application of kernel-based principal component analysis in combination with hierarchical clustering identified three major groups of contrasts each sharing overlapping expression profiles. Genes associated with two groups are known to play important roles in Indol-3 acetic acid (IAA) mediated plant growth and development as well as in pathogen defence. Yet uncharacterised serine-threonine kinases could be assigned to novel functions in pathogen defence by meta-analysis. In general, hidden interrelation between genes regulated under different conditions could be unravelled by the described approach. HMMs are applied to the functional characterisation of proteins or the detection of genes in genome sequences. Although HMMs are technically mature and widely applied in computational biology, I demonstrate the methodical optimisation with respect to the modelling accuracy on biological data with various distributions of sequence lengths. The subunits of these models, the states, are associated with a certain holding time being the link to length distributions of represented sequences. An adaptation of simple HMM topologies to bell-shaped length distributions described in chapter 7 was achieved by serial chain-linking of single states, while residing in the class of conventional HMMs. The impact of an optimisation of HMM topologies was underlined by performance evaluations with differently adjusted HMM topologies. In summary, a general methodology was introduced to improve the modelling behaviour of HMMs by topological optimisation with maximum likelihood and a fast and easily implementable moment estimator. Chapter 8 describes the application of HMMs to the prediction of interaction sites in protein domains. As previously demonstrated, these sites are not trivial to predict because of varying degree in conservation of their location and type within the domain family. The prediction of interaction sites in protein domains is achieved by a newly defined HMM topology, which incorporates both sequence and structure information. Posterior decoding is applied to the prediction of interaction sites providing additional information of the probability of an interaction for all sequence positions. The implementation of interaction profile HMMs (ipHMMs) is based on the well established profile HMMs and inherits its known efficiency and sensitivity. The large-scale prediction of interaction sites by ipHMMs explained protein dysfunctions caused by mutations that are associated to inheritable diseases like different types of cancer or muscular dystrophy. As already demonstrated by profile HMMs, the ipHMMs are suitable for large-scale applications. Overall, the HMM-based method enhances the prediction quality of interaction sites and improves the understanding of the molecular background of inheritable diseases. With respect to current and future requirements I provide large-scale solutions for the characterisation of biological data in this work. All described methods feature a highly portable character, which allows for the transfer to related topics or organisms, respectively. Special emphasis was put on the knowledge transfer facilitated by a steadily increasing wealth of biological information. The applied and developed statistical methods largely provide learning capacities and hence benefit from the gain of knowledge resulting in increased prediction accuracies and reliability.
N2  - Die aktuellen Fortschritte und Entwicklungen in der Molekularbiologie stellen eine Fülle neuer, bisher kaum analysierter Daten bereit. Dieser Fundus umfasst unter Anderem biologische Daten zu genomischer DNA, zu Proteinsequenzen, zu dreidimensionalen Proteinstrukturen sowie zu Genexpressionsprofilen. In der vorliegenden Arbeit werden diese Informationen genutzt, um neue Methoden der Charakterisierung und Klassifizierung von Organismen bzw. Organismengruppen zu entwickeln und einen automatisierten Informationsgewinn sowie eine Informationsübertragung zu ermöglichen. Die ersten beiden vorgestellten Ansätze (Kapitel 4 und 5) konzentrieren sich auf die medizinisch und wissenschaftlich bedeutsame Gruppe der Enterobakterien. Deren Bedeutung für Medizin und Mikrobiologie geht auf ihre Funktion als kommensale Bewohner des Darmtraktes, ihre Nutzung als leicht kultivierbare Modellorganismen und auf die vielseitigen Infektionsmechanismen zurück. Obwohl bereits viele Studien über einzelne Pathogruppen mit klinisch unterscheidbaren Symptomen existieren, sind die genotypischen Faktoren, die für diese Unterschiedlichkeit verantwortlich zeichnen, teilweise noch nicht bekannt. Der in Kapitel 4 beschriebene umfassende Genomvergleich wurde anhand einer Vielzahl von Enterobakterien durchgeführt, die nahezu die gesamte Bandbreite klinisch relevanter Diversität darstellen. Dieser Genomvergleich bildet die Basis für eine Charakterisierung des enterobakteriellen Genpools, für eine Rekonstruktion evolutionärer Prozesse und Einflüsse und für eine umfassende Untersuchung spezifischer Proteinfamilien in enterobakteriellen Untergruppen. Die in diesem Kontext vorher noch nicht angewandte Korrespondenzanalyse liefert qualitative Aussagen zu bakteriellen Untergruppen und den ausschließlich in ihnen vorkommenden Proteinfamilien. In drei Hauptuntergruppen der Enterobakterien, die den Gattungen Yersinia und Salmonella sowie der Gruppe aus Shigella und E. coli entsprechen, wurden die jeweils spezifischen Proteinfamilien mit Hilfe statistischer Tests identifiziert. Zusammenfassend bilden die auf Genomvergleichen aufbauenden Methoden neue Ansatzpunkte, um aus der Übertragung der bekannten Funktionalität einzelner Proteine auf spezifische, genotypische Besonderheiten bakterieller Gruppen zu schließen. Aufgrund ihrer hohen medizinischen Relevanz war die Typisierung enterobakterieller Isolate entsprechend ihrer Pathogenität Ziel zahlreicher Studien. Die Microarray-Technologie bietet ein schnelles, reproduzierbares und standardisierbares Hilfsmittel für bakterielle Typisierung und hat sich in der Bakteriendiagnostik, Risikobewertung und Überwachung bewährt. Das in Kapitel 5 beschriebene Design eines diagnostischen Microarray beruht auf einer großen Anzahl verfügbarer Genomsequenzen von Enterobakterien. Ein hocheffizienter String-Matching-Algorithmus ist die Grundlage einer neuartigen Strategie der Sondenauswahl, die sowohl kodierende als auch nicht-kodierende Bereiche genomischer DNA berücksichtigt. Im Vergleich zu Diagnostika, die ausschließlich auf Virulenz-assoziierten Sonden beruhen, verringert dieses Prinzip das Risiko einer inkorrekten Typisierung. Zusätzliche Sonden erweitern das Anwendungsspektrum auf eine simultane Diagnostik der Antibiotikaresistenz bzw. eine Überwachung der Resistenzausbreitung. Umfangreiche Testhybridisierungen belegen eine überwiegende Zuverlässigkeit der Sonden und vor allem eine robuste Klassifizierung enterobakterieller Stämme entsprechend der Pathogruppen. Die Tests bilden zudem die Grundlage für das Training eines Regressionsmodells zur Klassifizierung der Pathogruppe und zur Vorhersage der Menge hybridisierter DNA. Das Regressionsmodell zeichnet sich durch kontinuierliche Lernfähigkeit und damit durch eine Verbesserung der Vorhersagequalität im Prozess der Anwendung aus. Ein Teil der Sonden repräsentiert intergenische DNA und bestätigt infolgedessen die Relevanz der zugrunde liegenden Strategie. Die Tatsache, dass ein großer Teil der von den Sonden repräsentierten Gene noch nicht annotiert ist, legt die Existenz bisher unentdeckter Faktoren mit Bedeutung für die Ausbildung entsprechender Virulenz-Phänotypen nahe. Ein weiteres Haupteinsatzgebiet von Microarrays ist die Genexpressionsanalyse. Die Größe von Genexpressionsdatenbanken ist in den vergangenen Jahren stark gewachsen. Obwohl sie eine Fülle von Expressionsdaten bieten, sind Ergebnisse aus unterschiedlichen Studien weiterhin schwer in einen übergreifenden Zusammenhang zu bringen. In Kapitel 6 wird die Methodik einer ausschließlich datenbasierten Meta-Analyse für genomweite A. thaliana Genexpressionsdatensätze dargestellt, die neue Erkenntnisse über Funktion und Regulation von Genen verspricht. Die Anwendung von Kernel-basierter Hauptkomponentenanalyse in Kombination mit hierarchischem Clustering identifizierte drei Hauptgruppen von Kontrastexperimenten mit jeweils überlappenden Expressionsmustern. In zwei Gruppen konnten deregulierte Gene wichtigen Funktionen bei Indol-3-Essigsäure (IAA) vermitteltem Pflanzenwachstum und -entwicklung sowie pflanzlicher Pathogenabwehr zugeordnet werden. Bisher funktionell nicht näher charakterisierte Serin-Threonin-Kinasen wurden über die Meta-Analyse mit der Pathogenabwehr assoziiert. Grundsätzlich kann dieser Ansatz versteckte Wechselbeziehungen zwischen Genen aufdecken, die unter verschiedenen Bedingungen reguliert werden. Bei der funktionellen Charakterisierung von Proteinen oder der Vorhersage von Genen in Genomsequenzen werden Hidden-Markov-Modelle (HMMs) eingesetzt. HMMs sind technisch ausgereift und in der computergestützten Biologie vielfach eingesetzt worden. Trotzdem birgt die Methodik das Potential zur Optimierung bezüglich der Modellierung biologischer Daten, die hinsichtlich der Längenverteilung ihrer Sequenzen variieren. Untereinheiten dieser Modelle, die Zustände, repräsentieren über ihre individuelle Verweildauer zugrunde liegende Verteilungen von Sequenzlängen. Kapitel 7 stellt eine Methode zur Anpassung einfacher HMM-Topologien an biologische Daten, die glockenkurvenartige Längenverteilungen zeigen, vor. Die Modellierung solcher Verteilungen wird dabei durch eine serielle Verkettung vervielfältigter Zustände gewährleistet, ohne dass die Klasse herkömmlicher HMMs verlassen wird. Auswertungen der Modellierungsleistung bei unterschiedlich stark optimierten HMM-Topologien unterstreichen die Bedeutung der entwickelten Topologieoptimierung. Zusammenfassend wird hier eine generelle Methodik beschrieben, die die Modelleigenschaften von HMMs über Topologieoptimierungen verbessert. Die Parameter dieser Optimierung werden mit Hilfe von Maximum-Likelihood und einem leicht einzubindenden Momentschätzer bestimmt. In Kapitel 8 wird die Anwendung von HMMs zur Vorhersage von Interaktionsstellen in Proteindomänen beschrieben. Wie bereits gezeigt wurde, sind solche Stellen aufgrund einer variablen Konserviertheit ihrer Position und ihres Typs schwer zu bestimmen. Eine Vorhersage von Interaktionstellen in Proteindomänen wird über die Definition einer neuen HMM-Topologie erreicht, die sowohl Sequenz- als auch Strukturdaten einbindet. Interaktionsstellen werden mit einem Posterior-Decoding-Algorithmus vorhergesagt, der zusätzliche Informationen über die Wahrscheinlichkeit einer Interaktion für alle Sequenzpositionen bereitstellt. Die Implementierung der Interaktionsprofil-HMMs (ipHMMs) basiert auf den etablierten Profil-HMMs und erbt deren Effizienz und Sensitivität. Eine groß angelegte Vorhersage von Interaktionsstellen mit ipHMMs konnte mutationsbedingte Fehlfunktionen in Proteinen erklären, die mit vererbbaren Krankheiten wie unterschiedlichen Tumortypen oder Muskeldystrophie assoziiert sind. Wie Profile-HMMs sind auch ipHMMs für groß angelegte Anwendungen geeignet. Insgesamt verbessert die HMM-gestützte Methode sowohl die Vorhersagequalität für Interaktionsstellen als auch das Verständnis molekularer Hintergründe bei vererbbaren Krankheiten. Im Hinblick auf aktuelle und zukünftige Anforderungen stelle ich in dieser Arbeit Lösungsansätze für eine umfassende Charakterisierung großer Mengen biologischer Daten vor. Alle beschriebenen Methoden zeichnen sich durch gute Übertragbarkeit auf verwandte Probleme aus. Besonderes Augenmerk wurde dabei auf den Wissenstransfer gelegt, der durch einen stetig wachsenden Fundus biologischer Information ermöglicht wird. Die angewandten und entwickelten statistischen Methoden sind lernfähig und profitieren von diesem Wissenszuwachs, Vorhersagequalität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessern sich.
KW  - Genomik
KW  - Hidden-Markov-Modell
KW  - Enterobacteriaceae
KW  - Genexpression
KW  - Microarray
KW  - Sequenzanalyse
KW  - diagnostischer Microarray
KW  - Sequence Analysis
KW  - diagnostic Microarray
Y1  - 2009
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-39858
ER  -