TY  - THES
A1  - Krüger, Beate
T1  - Integration und Kombination bioinformatischer Methoden in Biotechnologie, synthetischer Biologie und Pharmaindustrie
T1  - Intgration and combination of bioinformatical methods in biotechnology, synthetic biology and pharmaceutical industry
N2  - Die Bioinformatik ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, welche Probleme aus allen Lebenswissenschaften mit Hilfe computergestützter Methoden bearbeitet. Ihr Ziel ist es, die Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen zu ermöglichen. Zudem unterstützt sie den Designprozess von Experimenten in der Synthetischen Biologie. Die synthetische Biologie beschäftigt 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 übertragen und darauf zu reagieren. Die vorliegende Dissertation beschäftigt 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 Weiterführung der Ergebnisse aus der vorhergehenden Diplomarbeit zum Thema Protein-Protein-Interaktionsvorhersagen. - Analyse genereller evolutionärer Modifikationsmöglichkeiten von TCS sowie deren Design und spezifische Unterschiede. - Abstraktion bzw. Transfer der gewonnenen Erkenntnisse auf technische und biologische Zusammenhänge. 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 ermöglichen. Das Ergebnis der durchgeführten Studie zeigte, dass Zweikomponenten-Systeme in ihrem Aufbau sehr konserviert sind. Nichtsdestotrotz konnten viele spezifische Eigenschaften und drei generelle Modifikationsmöglichkeiten entdeckt werden. Die Untersuchungen ermöglichten 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-Domänen im Organismus Mycoplasma. Eine Kombination aus technischen Ansätzen und synthetischer Biologie vereinfachte die gezielte Manipulation von TCS oder anderen modularen Systemen. Die Etablierung der vorgestellten zweistufigen Modul-Klassifikation ermöglichte eine effizientere Analyse modular aufgebauter Prozesse und erlaubte somit das molekulare Design synthetischer, biologischer Anwendungen. Zur einfachen Nutzung dieses Ansatzes wurde eine frei zugängliche Software GoSynthetic entwickelt. Konkrete Beispiele demonstrierten die praktische Anwendbarkeit dieser Analysesoftware. Die vorgestellte Klassifikation der synthetisch-biologischen und technischen Einheiten soll die Planung zukünftiger Designexperimente vereinfachen und neue Wege für 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 für weitere Analysen und alternative Anwendungen gewonnen werden, um fehlerhafte oder falsche Ansätze frühzeitig zu erkennen. Die Bioinformatik bietet moderne, technische Verfahren, um vertraute, aber oft mühsame experimentelle Wege durch neue, vielversprechende Ansätze zur Datenstrukturierung und Auswertung großer Datenmengen zu ergänzen. Neue Sichtweisen werden durch die Erleichterung des Testprozederes gefördert. Die resultierende Zeitersparnis führt zudem zu einer Kostenreduktion.
N2  - The field of Bioinformatics is an interdisciplinary science focusing on the application of computer science to solve problems in different areas of life sciences. Its scope is to handle and interpret an immense quantity of data and to support computer-aided design approaches of synthetic biological experiments. Synthetic biology deals with the generation of new components and biological characteristics created by manipulation of living organisms or parts of them. Of particular interest are two-component systems (TCS). TCS describe simple and important signalling cascades in bacteria which transfer information from the environment into the cell as a reaction to changes in the environment. The present thesis is focused on the assessment, applicability and enhancement of bioinformatical methods in order to facilitate analysis of protein interactions and biological systems. The scientific efforts within the thesis can be divided into three aspects: - Analysis and assessment of bioinformatical methods and enhancement of results from the preceding diploma thesis dealing with protein-protein interaction predictions. - Analysis of general evolutionary modification possibilities within TCS as well as specific differences and design for the identification of a common approach. - Abstraction and transfer of the results to technical and biological contexts in order to simplify synthetic biological design experiments. Establishment of comparable vocabulary for both, technical and biological processes as well as different organisms. The outcome of this thesis revealed that TCS structure is very conserved but that it nevertheless contained some very specific characteristics. New promotor sites were discovered whilst additionally allowing the analysis of the signal binding sites. Missing elements from known TCS could be discovered and a completely new diverged TCS domain in the organism Mycoplasma could be identified as well as three general modification possibilities for TCS. The combination between technological approaches and synthetic biology simplifies the systematic manipulation of TCS or other modular systems. The established two-staged module classification simplifies the analysis of modular processes and thereby the molecular design of synthetical-biological questions. Concrete examples showed the functionality and usefulness of the classification. A freely accessible software GoSynthetic provided easy access and application of the developed toolbox. Not only new concrete scientific findings were provided by the given thesis but also a general approach to identify and analyse TCS and even to create similar analytic procedures. The established classification of biological and technical modules will ease the design of future experiments and reveals new pportunities applicable to similar scientific areas. It is not the task of Bioinformatics to replace experiments but to analyse the resulting huge amounts of data meaningfully and efficiently. Hence, new ideas for further analysis and alternative cases need to be generated which may finally help to identify erroneous approaches earlier. Bioinformatics offers modern technical methods to amend familiar and sometimes exhausting experimental procedures with promising new approaches for data structuring and analysis of immense quantities of data. New perceptions are encouraged and speedier progress is possible without increasing the experimental coasts.
KW  - Biotechnologie
KW  - Synthetische Biologie
KW  - Bioinformatik
KW  - Vaccinia-Virus
KW  - Zweikomponentensystem <Molekularbiologie>
KW  - Zweikomponenten-System
KW  - Pharmazeutische Industrie
KW  - biotechnology
KW  - synthetic biology
KW  - bioinformatic
KW  - two-component system
KW  - vaccinia virus
KW  - gene ontology
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-70702
ER  - 
TY  - THES
A1  - Cecil, Alexander [geb. Schmid]
T1  - Metabolische Netzwerkanalysen für den Weg von xenobiotischen zu verträglichen antibiotischen Substanzen
T1  - Metabolic network analysis for the path from xenobiotic to compliant antibiotic substances
N2  - Durch das Auftreten neuer Stämme resistenter Krankheitserreger ist die Suche nach neuartigen Wirkstoffen gegen diese, sich ständig weiter ausbreitende Bedrohung, dringend notwendig. Der interdisziplinäre Sonderforschungsbereich 630 der Universität Würzburg stellt sich dieser Aufgabe, indem hier neuartige Xenobiotika synthetisiert und auf ihre Wirksamkeit getestet werden. Die hier vorgelegte Dissertation fügt 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 zunächst die wichtigsten Stoffwechselwege von S. epidermidis R62A, S. aureus USA300 und menschlicher Zellen in sogenannten metabolischen Netzwerkmodellen nachgestellt. Basierend auf diesen Modellen konnten Enzymaktivitäten für verschiedene Szenarien an zugesetzten Xenobiotika berechnet werden. Die hierfür benötigten Daten wurden direkt aus Genexpressionsanalysen gewonnen. Die Validierung dieser Methode erfolgte durch Metabolommessungen. Hierfür wurde S. aureus USA300 mit verschiedenen Konzentrationen von IQ-143 behandelt und gemäß dem in dieser Dissertation vorgelegten Ernteprotokoll aufgearbeitet. Die Ergebnisse hieraus lassen darauf schließen, dass IQ-143 starke Effekte auf den Komplex 1 der Atmungskette ausübt – diese Resultate decken sich mit denen der metabolischen Netzwerkanalyse. Für den Wirkstoff IQ-238 ergaben sich trotz der strukturellen Ähnlichkeiten zu IQ-143 deutlich verschiedene Wirkeffekte: Dieser Stoff verursacht einen direkten Abfall der Enzymaktivitäten in der Glykolyse. Dadurch konnte eine unspezifische Toxizität dieser Stoffe basierend auf ihrer chemischen Struktur ausgeschlossen werden. Weiterhin konnten die bereits für IQ-143 und IQ-238 auf Bakterien angewandten Methoden erfolgreich zur Modellierung der Effekte von Methylenblau auf verschiedene resistente Stämme von P. falciparum 3D7 angewandt werden. Dadurch konnte gezeigt werden, dass Methylenblau in einer Kombination mit anderen Präparaten gegen diesen Parasiten zum einen die Wirkung des Primärpräparates verstärkt, zum anderen aber auch in gewissem Maße vorhandene Resistenzen gegen das Primärpräparat 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 aufzuklären.
N2  - With the emergence of new strains of resistant pathogens, the search for new compounds against this spreading threat is of utmost importance. The interdisciplinary special research field SFB630 of the University of Würzburg is ready to tackle this task by synthesizing and analysing the effects of xenobiotics. The presented dissertation is seamlessly integrated into the diverse range of special fields of the SFB630: it provides a gateway between synthesis and analysis of the effects of the newly synthesized isoquinoline alkaloid derivatives. The presented bioinformatic methods were used to build a so called metabolic network model of the most important pathways of S. epidermidis RP62A, S. aureus USA300 and human cells. Based on these models it was possible to calculate the enzyme activities for different scenarios of added xenobiotics. The data needed for these calculations were derived directly from gene expression analysis. Validation of this method was done by metabolomic measurements. In order to accomplish this, a strain of S. aureus USA300 was subjected to different concentrations of IQ-143 and processed according to the workflow also published in this dissertation. The results suggest that IQ-143 has very strong effects on the complex 1 of the oxidative phosphorylation – these results are consistent with the results obtained by the metabolic network analysis. Although IQ-238 is structurally a close relative to IQ-143, the effects of this compound are very different: it leads to a drop of the enzyme activities in the glycolysis. Therefore an unspecific toxicity of those compounds based on their chemical structure dould be ruled out. The methods used to model the effects of IQ-143 and IQ-238 on bacteria were furthermore successfully transferred to model the effects of methylene blue on several resistant strains of P. falciparum 3D7. It was shown that a combination of methylene blue and other malaria medications either enhances the effects of the primary medication, or – in the case of a resistant strain – methylene blue was able to mitigate the resistances against the primary medication. The presented dissertation was thus successfully able to build a pipeline to identify the metabolic effects of different compounds on various germs. This pipeline can be expanded to other organisms at any time and therefore yields an important approach to identify network effects of various potential drugs.
KW  - Stoffwechsel
KW  - Bioinformatik
KW  - Mathematisches Modell
KW  - Enzymaktivität
KW  - Xenobiotikum
KW  - Netzwerkanalyse
KW  - Bioinformatik
KW  - Metabolische Stoffwechselmodellierung
KW  - Metabolomik
KW  - Metabonomik
KW  - Network analysis
KW  - Bioinformatics
KW  - metabolic pathway modeling
KW  - metabolomics
KW  - metabonomics
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-71866
ER  -