TY  - THES
A1  - Markert, Sebastian Matthias
T1  - Enriching the understanding of synaptic architecture from single synapses to networks with advanced imaging techniques
T1  - Vertiefung des Verständnisses synaptischer Architektur von der einzelnen Synapse bis zum Netzwerk mit modernsten bildgebenden Verfahren
N2  - Because of its complexity and intricacy, studying the nervous system is often challenging. Fortunately, the small nematode roundworm Caenorhabditis elegans is well established as a model system for basic neurobiological research. The C. elegans model is also the only organism with a supposedly complete connectome, an organism-wide map of synaptic connectivity resolved by electron microscopy, which provides some understanding of how the nervous system works as a whole. However, the number of available data-sets is small and the connectome contains errors and gaps. One example of this concerns electrical synapses. Electrical synapses are formed by gap junctions and difficult to map due to their often ambiguous morphology in electron micrographs, leading to misclassification or omission. On the other hand, chemical synapses are more easily mapped, but many aspects of their mode of operation remain elusive and their role in the C. elegans connectome is oversimplified. A comprehensive understanding of signal transduction of neurons between each other and other cells will be indispensable for a comprehensive understanding of the nervous system. In this thesis, I approach these challenges with a combination of advanced light and electron microscopy techniques.
First, this thesis describes a strategy to increase synaptic specificity in connectomics. Specifically, I classify gap junctions with a high degree of confidence. To achieve this, I utilized array tomography (AT). In this thesis, AT is adapted for high-pressure freezing to optimize for structure preservation and for super-resolution light microscopy; in this manner, I aim to bridge the gap between light and electron microscopy resolutions. I call this adaptation super-resolution array tomography (srAT). The srAT approach made it possible to clearly identify and map gap junctions with high precision and accuracy. The results from this study showcased the feasibility of incorporating electrical synapses into connectomes in a systematic manner, and subsequent studies have used srAT for other models and questions.
As mentioned above, the C. elegans connectomic model suffers from a shortage of datasets. For most larval stages, including the special dauer larval stage, connectome data is completely missing up to now. To obtain the first partial connectome data-set of the C. elegans dauer larva, we used focused ion-beam scanning electron microscopy (FIB-SEM). This technique offers an excellent axial resolution and is useful for acquiring large volumes for connectomics. Together with our collaborators, I acquired several data-sets which enable the analysis of dauer stage-specific “re-wiring” of the nervous system and thus offer valuable insights into connectome plasticity/variability.
While chemical synapses are easy to map relative to electrical synapses, signal transduction via chemical transmitters requires a large number of different proteins and molecular processes acting in conjunction in a highly constricted space. Because of the small spatial scale of the synapse, investigating protein function requires very high resolution, which electron tomography provides. I analyzed electron tomograms of a worm-line with a mutant synaptic protein, the serine/threonine kinase SAD-1, and found remarkable alterations in several architectural features. My results confirm and re-contextualize previous findings and provide new insight into the functions of this protein at the chemical synapse.
Finally, I investigated the effectiveness of our methods on “malfunctioning,” synapses, using an amyotrophic lateral sclerosis (ALS) model. In the putative synaptopathy ALS, the mechanisms of motor neuron death are mostly unknown. However, mutations in the gene FUS (Fused in Sarcoma) are one known cause of the disease. The expression of the mutated human FUS in C. elegans was recently shown to produce an ALS-like phenotype in the worms, rendering C. elegans an attractive disease model for ALS. Together with our collaboration partners, I applied both srAT and electron tomography methods to “ALS worms” and found effects on vesicle docking. These findings help to explain electrophysiological recordings that revealed a decrease in frequency of mini excitatory synaptic currents, but not amplitudes, in ALS worms compared to controls. In addition, synaptic endosomes appeared larger and contained electron-dense filaments in our tomograms. These results substantiate the idea that mutated FUS impairs vesicle docking and also offer new insights into further molecular mechanisms of disease development in FUS-dependent ALS. Furthermore, we demonstrated the broader applicability of our methods by successfully using them on cultured mouse motor neurons.
Overall, using the C. elegans model and a combination of light and electron microscopy methods, this thesis helps to elucidate the structure and function of neuronal synapses, towards the aim of obtaining a comprehensive model of the nervous system.
N2  - Das Nervensystem ist ein definierendes Merkmal aller Tiere, unter anderem verantwortlich für Sinneswahrnehmung, Bewegung und „höhere“ Hirnfunktionen. Wegen dessen Komplexität und Feingliedrigkeit stellt das Erforschen des Nervensystems oft eine Herausforderung dar. Jedoch ist der kleine Fadenwurm Caenorhabditis elegans als Modellsystem für neurobiologische Grundlagenforschung gut etabliert. Erbesitzt eines der kleinsten und unveränderlichsten bekannten Nervensysteme. C.elegans ist auch das einzige Modell, für das ein annähernd vollständiges Konnektom vorliegt, eine durch Elektronenmikroskopie erstellte Karte der synaptischen Verbindungen eines gesamten Organismus, die Einblicke in die Funktionsweise des Nervensystems als Ganzes erlaubt. Allerdings ist die Anzahl der verfügbaren Datensätze gering und das Konnektom enthält Fehler und Lücken. Davon sind beispielsweise elektrische Synapsen betroffen. Elektrische Synapsen werden von Gap Junctions gebildet und sind auf Grund ihrer oft uneindeutigen Morphologie in elektronenmikroskopischen Aufnahmen schwierig zu kartieren, was dazu führt, dass einige falsch klassifiziert oder übersehen werden. Chemische Synapsen sind dagegen einfacher zu kartieren, aber viele Aspekte ihrer Funktionsweise sind schwer zu erfassen und ihre Rolle im Konnektom von C.elegans ist daher zu vereinfacht dargestellt. Ein umfassendes Verständnis der Signaltransduktion von Neuronen untereinander und zu anderen Zellen wird Voraussetzung für ein vollständiges Erfassen des Nervensystems sein. In der vorliegenden Arbeit gehe ich diese Herausforderungen mithilfe einer Kombination aus modernsten licht- und elektronenmikroskopischen Verfahren an. Zunächst beschreibt diese Arbeit eine Strategie, um die synaptische Spezifität in der Konnektomik zu erhöhen, indem ich Gap Junctions mit einem hohen Maß an Genauigkeit klassifiziere. Um dies zu erreichen, nutzte ich array tomography (AT), eine Technik, die Licht- und Elektronenmikrokopie miteinander korreliert. In dieser Arbeit wird AT adaptiert für Hochdruckgefrierung, um die Strukturerhaltung zu optimieren, sowie für ultrahochauflösende Lichtmikroskopie; so wird die Kluft zwischen den Auflösungsbereichen von Licht- und Elektronenmikroskopie überbrückt. Diese Adaption nenne ich super-resolution array tomography (srAT). Der srATAnsatz machte es möglich, Gap Junctions mit hoher Präzision und Genauigkeit klar zu identifizieren. Für diese Arbeit konzentrierte ich mich dabei auf Gap Junctions des retrovesikulären Ganglions von C.elegans. Die Ergebnisse dieser Studie veranschaulichen, wie es möglich wäre, elektrische Synapsen systematisch in Konnektome aufzunehmen. Nachfolgende Studien haben srAT auch auf andere Modelle und Fragestellungen angewandt ...
KW  - Caenorhabditis elegans
KW  - Synapse
KW  - Elektronenmikroskopie
KW  - Myatrophische Lateralsklerose
KW  - connectomics
KW  - focused ion-beam scanning electron microscopy
KW  - super-resolution array tomography
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-189935
ER  - 
TY  - THES
A1  - Schwebs, Marie
T1  - Structure and dynamics of the plasma membrane: a single-molecule study in \(Trypanosoma\) \(brucei\)
T1  - Die Struktur und Dynamik der Plasmamembran: eine Einzelmolekülstudie in \(Trypanosoma\) \(brucei\)
N2  - The unicellular, flagellated parasite Trypanosoma brucei is the causative agent of human African sleeping sickness and nagana in livestock. In the last decades, it has become an established eukaryotic model organism in the field of biology, as well as in the interdisciplinary field of biophysics. For instance, the dense variant surface glycoprotein (VSG) coat offers the possibility to study the dynamics of GPI-anchored proteins in the plasma membrane of living cells. The fluidity of the VSG coat is not only an interesting object of study for its own sake, but is critically important for the survival of the parasite in the mammalian host. In order to maintain the integrity of the coat, the entire VSG coat is recycled within a few minutes. This is surprisingly fast for a purely diffusive process with the flagellar pocket (FP) as the sole site for endo- and exocytosis. Previous studies characterising VSG dynamics using FRAP reported diffusion coefficients that were not sufficient to to enable fast turnover based on passive VSG randomisation on the trypanosome surface.

In this thesis, live-cell single-molecule fluorescence microscopy (SMFM) was employed to elucidate whether VSG diffusion coefficients were priorly underestimated or whether directed forces could be involved to bias VSGs towards the entrance of the FP. Embedding the highly motile trypanosomes in thermo-stable hydrogels facilitated the investigation of VSG dynamics on living trypanosomes at the mammalian host's temperature of 37°C. To allow for a spatial correlation of the VSG dynamics to the FP entrance, a cell line was employed harbouring a fluorescently labelled structure as a reference. Sequential two-colour SMFM was then established to allow for recording and registration of the dynamic and static single-molecule information.

In order to characterise VSG dynamics, an algorithm to obtain reliable information from short trajectories was adapted (shortTrAn). It allowed for the quantification of the local dynamics in two distinct scenarios: diffusion and directed motion. The adaptation of the algorithm to the VSG data sets required the introduction of an additional projection filter. The algorithm was further extended to take into account the localisation errors inherent to single-particle tracking. The results of the quantification of diffusion and directed motion were presented in maps of the trypanosome surface, including an outline generated from a super-resolved static structure as a reference. Information on diffusion was displayed in one map, an ellipse plot. The colour code represented the local diffusion coefficient, while the shape of the ellipses provided an indication of the diffusion behaviour (aniso- or isotropic diffusion). The eccentricity of the ellipses was used to quantify deviations from isotropic diffusion.  Information on directed motion was shown in three maps: A velocity map, representing the amplitude of the local velocities in a colour code. A quiver plot, illustrating the orientation of directed motion, and a third map which indicated the relative standard error of the local velocities colour-coded. Finally, a guideline based on random walk simulations was used to identify which of the two motion scenarios dominated locally. Application of the guideline to the VSG dynamics analysed by shortTrAn yielded supermaps that showed the locally dominant motion mode colour-coded.

I found that VSG dynamics are dominated by diffusion, but several times faster than previously determined. The diffusion behaviour was additionally characterised by spatial heterogeneity. Moreover, isolated regions exhibiting the characteristics of round and elongated traps were observed on the cell surface. Additionally, VSG dynamics were studied with respect to the entrance of the FP. VSG dynamics in this region displayed similar characteristics compared to the remainder of the cell surface and forces biasing VSGs into the FP were not found. 

Furthermore, I investigated a potential interference of the attachment of the cytoskeleton to the plasma membrane with the dynamics of VSGs which are anchored to the outer leaflet of the membrane. Preliminary experiments were conducted on osmotically swollen trypanosomes and trypanosomes depleted for a microtubule-associated protein anchoring the subpellicular microtubule cytoskeleton to the plasma membrane. The measurements revealed a trend that detachment of the cytoskeleton could be associated with a reduction in the VSG diffusion coefficient and a loss of elongated traps. The latter could be an indication that these isolated regions were caused by underlying structures associated with the cytoskeleton. 

The measurements on cells with an intact cytoskeleton were complemented by random walk simulations of VSG dynamics with the newly determined diffusion coefficient on long time scales not accessible in experiments. Simulations showed that passive VSG randomisation is fast enough to allow for a turnover of the full VSG coat within a few minutes. According to an estimate based on the known rate of endocytosis and the newly determined VSG diffusion coefficient, the majority of exocytosed VSGs could escape from the FP to the cell surface without being immediately re-endocytosed.
N2  - Der einzellige, begeißelte Parasit Trypanosoma brucei ist der Erreger der humanen Afrikanischen Schlafkrankheit und Nagana bei Nutztieren. In den vergangenen Jahrzehnten hat er sich sowohl in der Biologie als auch im interdisziplinären Bereich der Biophysik als eukaryotischer Modellorganismus etabliert. So bietet der dichte variant surface glycoprotein (VSG) Mantel beispielsweise die Möglichkeit, die Dynamik von GPI-verankerten Proteinen in der Plasmamembran von lebenden Zellen zu untersuchen. Die Fluidität des VSG-Mantels ist nicht nur um ihrer selbst Willen ein interessantes Studienobjekt, sondern auch von entscheidender Bedeutung für das Überleben des Parasiten im Säugetierwirt. Damit die Integrität des Mantels erhalten bleibt, wird der gesamte VSG Mantel kontinuierlich innerhalb weniger Minuten ausgetauscht. Dies ist erstaunlich schnell für einen rein diffusiven Prozess, bei welchem die Geißeltasche (GT) der einzige Ort für Endo- und Exozytose ist. Bisherige Studien zur Charakterisierung der VSG Dynamik mit FRAP ermittelten Diffusionskoeffizienten, welche nicht ausreichten, um einen schnellen Austausch durch eine passive Randomisierung der VSG auf der Trypanosomenoberfläche zu ermöglichen. 

In dieser Arbeit wurde die Einzelmolekül-Fluoreszenzmikroskopie (EMFM) an lebenden Zellen eingesetzt, um herauszufinden, ob die VSG Diffusionskoeffizienten zuvor unterschätzt wurden oder ob gerichtete Kräfte beteiligt sein könnten, um VSGs zum Eingang der GT zu leiten. Die Einbettung der hochmotilen Trypanosomen in thermostabilen Hydrogelen erlaubte die Analyse der VSG Dynamik auf lebenden Trypanosomen bei einer Temperatur des Säugetierwirts von 37°C. Um eine räumliche Korrelation der VSG Dynamik mit dem Eingang zur GT zu ermöglichen, wurde eine Zelllinie verwendet, die eine fluoreszenzmarkierte Struktur als Referenz besaß. Anschließend wurde die sequenzielle EMFM in zwei Farben etabliert, um sowohl die Aufzeichnung als auch die Registrierung der dynamischen und statischen Einzelmolekülinformationen zu gewährleisten. 

Um die VSG Dynamik zu charakterisieren, wurde ein Algorithmus zur Gewinnung von zuverlässigen Informationen aus kurzen Trajektorien adaptiert (shortTrAn). Dieser ließ die Quantifizierung der lokalen Dynamik anhand zweier unterschiedlicher Szenarien zu: Diffusion und gerichtete Bewegung. Die Anpassung des Algorithmus an die VSG Datensätze erforderte die Einführung eines zusätzlichen Projektionsfilters. Darüber hinaus wurde der Algorithmus erweitert, um die Lokalisierungsfehler zu berücksichtigen, die bei der Verfolgung von Einzelpartikeln unvermeidbar auftreten. Anschließend wurden die Ergebnisse der Quantifizierung von Diffusion und gerichteter Bewegung in Karten präsentiert, die die Trypanosomenoberfläche abbildeten, einschließlich eines Umrisses, der als Referenz aus einer hochaufgelösten statischen Struktur generiert wurde. Die Informationen zur Diffusion wurden in einer Karte, einem Ellipsenplot, dargestellt. Dabei repräsentierte eine Farbkodierung die lokalen Diffusionskoeffizienten, während die Form der Ellipsen einen Hinweis auf das Diffusionsverhalten (aniso- oder isotrope Diffusion) gab. Die Exzentrizität der Ellipsen wurde hierbei genutzt, um die Abweichung von isotroper Diffusion zu quantifizieren. Die Informationen zur gerichteten Bewegung wurden in drei Karten wiedergegeben: Eine Karte für die Geschwindigkeit zeigte die Amplitude der lokalen Geschwindigkeiten farbkodiert. Ein Köcherplot veranschaulichte die Richtung der Geschwindigkeit und eine dritte Karte zeigte den relativen Standardfehler der lokalen Geschwindigkeiten farblich kodiert an. Abschließend wurde ein auf Random-Walk-Simulationen basierender Leitfaden herangezogen, um zu entscheiden, welches der beiden Szenarien lokal dominierte. Die Anwendung des Leitfadens auf die mit shortTrAn analysierte VSG Dynamik ergab Übersichtskarten, in denen der lokal dominierende Bewegungsmodus farblich kodiert war.

Ich konnte zeigen, dass die VSG Dynamik von der Diffusion dominiert wird. Jedoch war diese um ein Vielfaches schneller als bisher angenommen. Das Diffusionsverhalten war zudem durch eine räumliche Heterogenität charakterisiert. Des Weiteren wurden auf der Zelloberfläche isolierte Regionen beobachtet, die die Eigenschaften von runden und länglichen Fallen aufwiesen. Zusätzlich wurde die VSG Dynamik in Bezug auf den Eingang der GT untersucht. Die VSG Dynamik in dieser Region wies ähnliche Kennwerte auf wie die restliche Zelloberfläche, und es konnten keine Kräfte festgestellt werden, welche die VSGs in die GT dirigieren. 

Des Weiteren habe ich den potenziellen Einfluss der Verankerung des Zytoskeletts an der Plasmamembran auf die Dynamik der VSGs untersucht, die in der äußeren Membranschicht verankert sind. Hierzu wurden vorläufige Experimente auf osmotisch geschwollenen Trypanosomen und Trypanosomen durchgeführt, denen ein Mikrotubuli assoziiertes Protein fehlte, welches das subpellikuläre Mikrotubuli-Zytoskelett an der Plasmamembran verankert. Bei den Messungen wurde ein Trend festgestellt, wonach die Ablösung des Zytoskeletts mit einer Verringerung des VSG Diffusionskoeffizienten und dem Verlust der länglichen Fallen korrelieren könnte. Letzteres könnte ein Hinweis darauf sein, dass diese isolierten Regionen durch darunter liegende, mit dem Zytoskelett verbundene Strukturen verursacht wurden.

Die Messungen auf Zellen mit intaktem Zytoskelett wurden durch Random-Walk-Simulationen von VSG Trajektorien mit dem neu ermittelten Diffusionskoeffizienten auf langen, experimentell nicht zugänglichen Zeitskalen ergänzt. Die Simulationen zeigten, dass die passive Randomisierung der VSGs schnell genug ist, um einen Austausch des gesamten VSG Mantels innerhalb weniger Minuten zu ermöglichen. Einer Schätzung zufolge, die auf der bekannten Endozytoserate und dem neu ermittelten VSG Diffusionskoeffizienten basierte, könnte der Großteil der exozytierten VSGs aus der GT zur Zelloberfläche gelangen, ohne unmittelbar wieder endozytiert zu werden.
KW  - Trypanosoma brucei
KW  - Einzelmolekülmikroskopie
KW  - Membranproteine
KW  - Diffusionskoeffizient
KW  - Single-molecule fluorescence microscopy
KW  - Single-molecule tracking
KW  - Variant surface glycoprotein
KW  - GPI-anchored protein
KW  - Diffusion coefficient
KW  - Zellskelett
KW  - Zytoskelett
Y1  - 2024
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-275699
ER  - 
TY  - THES
A1  - Bergmann Borges, Alyssa
T1  - The endo-lysosomal system of \(Trypanosoma\) \(brucei\): insights from a protist cell model
T1  - Das Endo-lysosomale System von \(Trypanosoma\) \(brucei\): Erkenntnisse aus einem Protisten-Zellmodell
N2  - Most of the studies in cell biology primarily focus on models from the opisthokont group of eukaryotes. However, opisthokonts do not encompass the full diversity of eukaryotes. Thus, it is necessary to broaden the research focus to other organisms to gain a comprehensive understanding of basic cellular processes shared across the tree of life. In this sense, Trypanosoma brucei, a unicellular eukaryote, emerges as a viable alternative. The collaborative efforts in genome sequencing and protein tagging over the past two decades have significantly expanded our knowledge on this organism and have provided valuable tools to facilitate a more detailed analysis of this parasite. Nevertheless, numerous questions still remain. 
The survival of T. brucei within the mammalian host is intricately linked to the endo-lysosomal system, which plays a critical role in surface glycoprotein recycling, antibody clearance, and plasma membrane homeostasis. However, the dynamics of the duplication of the endo-lysosomal system during T. brucei proliferation and its potential relationship with plasma membrane growth remain poorly understood. Thus, as the primary objective, this thesis explores the endo-lysosomal system of T. brucei in the context of the cell cycle, providing insights on cell surface growth, endosome duplication, and clathrin recruitment. In addition, the study revisits ferritin endocytosis to provide quantitative data on the involvement of TbRab proteins (TbRab5A, TbRab7, and TbRab11) and the different endosomal subpopulations (early, late, and recycling endosomes, respectively) in the transport of this fluid-phase marker. Notably, while these subpopulations function as distinct compartments, different TbRabs can be found within the same region or structure, suggesting a potential physical connection between the endosomal subpopulations. The potential physical connection of endosomes is further explored within the context of the cell cycle and, finally, the duplication and morphological plasticity of the lysosome are also investigated. Overall, these findings provide insights into the dynamics of plasma membrane growth and the coordinated duplication of the endo-lysosomal system during T. brucei proliferation. The early duplication of endosomes suggests their potential involvement in plasma membrane growth, while the late duplication of the lysosome indicates a reduced role in this process. The recruitment of clathrin and TbRab GTPases to the site of endosome formation supports the assumption that the newly formed endosomal system is active during cell division and, consequently, indicates its potential role in plasma membrane homeostasis. 
Furthermore, considering the vast diversity within the Trypanosoma genus, which includes ~500 described species, the macroevolution of the group was investigated using the combined information of the 18S rRNA gene sequence and structure. The sequence-structure analysis of T. brucei and other 42 trypanosome species was conducted in the context of the diversity of Trypanosomatida, the order in which trypanosomes are placed. An additional analysis focused on Trypanosoma highlighted key aspects of the group’s macroevolution. To explore these aspects further, additional trypanosome species were included, and the changes in the Trypanosoma tree topology were analyzed. The sequence-structure phylogeny confirmed the independent evolutionary history of the human pathogens T. brucei and Trypanosoma cruzi, while also providing insights into the evolution of the Aquatic clade, paraphyly of groups, and species classification into subgenera.
N2  - Die meisten Studien in der Zellbiologie konzentrieren sich in erster Linie auf Modelle aus der Opisthokont-Gruppe der Eukaryonten. Die Opisthokonten umfassen jedoch nicht die gesamte Vielfalt der Eukaryonten. Daher ist es notwendig, den Forschungsschwerpunkt auf andere Organismen auszuweiten, um ein umfassendes Verständnis grundlegender zellulärer Prozesse zu erlangen, die im gesamten Lebensbaum vorkommen. In diesem Sinne stellt Trypanosoma brucei, ein einzelliger Eukaryote, eine brauchbare Alternative dar. Die gemeinsamen Anstrengungen bei der Genomsequenzierung und der Markierung von Proteinen in den letzten zwei Jahrzehnten haben unser Wissen über diesen Organismus erheblich erweitert und wertvolle Instrumente für eine detailliertere Analyse dieses Parasiten bereitgestellt. Dennoch bleiben noch zahlreiche Fragen offen. 
Das Überleben von T. brucei im Säugetierwirt ist eng mit dem endo-lysosomalen System verknüpft, das eine entscheidende Rolle beim Recycling von Oberflächenglykoproteinen, der Antikörper-Clearance und der Homöostase der Plasmamembran spielt. Die Dynamik der Verdoppelung des endo-lysosomalen Systems während der Vermehrung von T. brucei und seine mögliche Beziehung zum Wachstum der Plasmamembran sind jedoch noch wenig bekannt. In dieser Arbeit wird daher das endo-lysosomale System von T. brucei im Kontext des Zellzyklus untersucht, um Erkenntnisse über das Wachstum der Zelloberfläche, die Verdopplung der Endosomen und die Clathrin-Rekrutierung zu gewinnen. Darüber hinaus wird in der Studie die Ferritin-Endozytose erneut untersucht, um quantitative Daten über die Beteiligung der TbRab-Proteine (TbRab5A, TbRab7 und TbRab11) und der verschiedenen endosomalen Subpopulationen (frühe, späte bzw. Recycling-Endosomen) am Transport dieses Flüssigphasenmarkers zu erhalten. Bemerkenswert ist, dass diese Subpopulationen zwar als unterschiedliche Kompartimente fungieren, aber verschiedene TbRabs in derselben Region oder Struktur gefunden werden können, was auf eine mögliche physische Verbindung zwischen den endosomalen Subpopulationen hindeutet. Die potenzielle physikalische Verbindung von Endosomen wird im Zusammenhang mit dem Zellzyklus weiter erforscht, und schließlich werden auch die Verdopplung und die morphologische Plastizität des Lysosoms untersucht. Insgesamt bieten diese Ergebnisse Einblicke in die Dynamik des Plasmamembranwachstums und die koordinierte Verdopplung des endo-lysosomalen Systems während der Proliferation von T. brucei. Die frühe Verdoppelung der Endosomen deutet auf ihre mögliche Beteiligung am Plasmamembranwachstum hin, während die späte Verdoppelung der Lysosomen auf eine geringere Rolle in diesem Prozess hindeutet. Die Rekrutierung von Clathrin- und TbRab-GTPasen an der Stelle der Endosomenbildung unterstützt die Annahme, dass das neu gebildete endosomale System während der Zellteilung aktiv ist, und deutet folglich auf seine potenzielle Rolle bei der Homöostase der Plasmamembran hin. 
In Anbetracht der enormen Vielfalt innerhalb der Gattung Trypanosoma, die etwa 500 beschriebene Arten umfasst, wurde die Makroevolution der Gruppe anhand der kombinierten Informationen der 18S rRNA-Gensequenz und Struktur untersucht. Die Sequenz-Struktur-Analyse von T. brucei und anderen 42 Trypanosomen-Arten wurde im Zusammenhang mit der Vielfalt der Trypanosomatida, der Ordnung, in die Trypanosomen eingeordnet werden, durchgeführt. Eine zusätzliche Analyse, die sich auf Trypanosoma konzentrierte, hob Schlüsselaspekte der Makroevolution dieser Gruppe hervor. Um diese Aspekte weiter zu erforschen, wurden zusätzliche Trypanosomenarten einbezogen und die Veränderungen in der Topologie des Trypanosoma-Baums analysiert. Die Sequenz-Struktur-Phylogenie bestätigte die unabhängige Evolutionsgeschichte der humanen Krankheitserreger T. brucei und Trypanosoma cruzi, während sie gleichzeitig Einblicke in die Evolution der aquatischen Klade, die Paraphylie von Gruppen und die Klassifizierung der Arten in Untergattungen lieferte.
KW  - 18S rRNA
KW  - Endocytose
KW  - Zellzyklus
KW  - Phylogenie
KW  - Endocytosis
KW  - Cell cycle
KW  - Trypanosoma
KW  - Phylogeny
KW  - Sequence-Structure
KW  - Endosomes
KW  - Lysosome
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-329248
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TY  - THES
A1  - Marquardt, André
T1  - Machine-Learning-Based Identification of Tumor Entities, Tumor Subgroups, and Therapy Options
T1  - Bestimmung von Tumorentitäten, Tumorsubgruppen und Therapieoptionen basierend auf maschinellem Lernen
N2  - Molecular genetic analyses, such as mutation analyses, are becoming increasingly important in the tumor field, especially in the context of therapy stratification. The identification of the underlying tumor entity is crucial, but can sometimes be difficult, for example in the case of metastases or the so-called Cancer of Unknown Primary (CUP) syndrome. In recent years, methylome and transcriptome utilizing machine learning (ML) approaches have been developed to enable fast and reliable tumor and tumor subtype identification. However, so far only methylome analysis have become widely used in routine diagnostics. 
The present work addresses the utility of publicly available RNA-sequencing data to determine the underlying tumor entity, possible subgroups, and potential therapy options. Identification of these by ML - in particular random forest (RF) models - was the first task. The results with test accuracies of up to 99% provided new, previously unknown insights into the trained models and the corresponding entity prediction. Reducing the input data to the top 100 mRNA transcripts resulted in a minimal loss of prediction quality and could potentially enable application in clinical or real-world settings.
By introducing the ratios of these top 100 genes to each other as a new database for RF models, a novel method was developed enabling the use of trained RF models on data from other sources. 
Further analysis of the transcriptomic differences of metastatic samples by visual clustering showed that there were no differences specific for the site of metastasis. Similarly, no distinct clusters were detectable when investigating primary tumors and metastases of cutaneous skin melanoma (SKCM). 
Subsequently, more than half of the validation datasets had a prediction accuracy of at least 80%, with many datasets even achieving a prediction accuracy of – or close to – 100%. 
To investigate the applicability of the used methods for subgroup identification, the TCGA-KIPAN dataset, consisting of the three major kidney cancer subgroups, was used. The results revealed a new, previously unknown subgroup consisting of all histopathological groups with clinically relevant characteristics, such as significantly different survival. Based on significant differences in gene expression, potential therapeutic options of the identified subgroup could be proposed. 
Concludingly, in exploring the potential applicability of RNA-sequencing data as a basis for therapy prediction, it was shown that this type of data is suitable to predict entities as well as subgroups with high accuracy. Clinical relevance was also demonstrated for a novel subgroup in renal cell carcinoma. The reduction of the number of genes required for entity prediction to 100 genes, enables panel sequencing and thus demonstrates potential applicability in a real-life setting.
N2  - Molekulargenetische Analysen, wie z. B. Mutationsanalysen, gewinnen im Tumorbereich zunehmend an Bedeutung, insbesondere im Zusammenhang mit der Therapiestratifizierung. Die Identifizierung der zugrundeliegenden Tumorentität ist von entscheidender Bedeutung, kann sich aber manchmal als schwierig erweisen, beispielsweise im Falle von Metastasen oder dem sogenannten Cancer of Unknown Primary (CUP)-Syndrom. In den letzten Jahren wurden Methylom- und Transkriptom-Ansätze mit Hilfe des maschinellen Lernens (ML) entwickelt, die eine schnelle und zuverlässige Identifizierung von Tumoren und Tumorsubtypen ermöglichen. Bislang werden jedoch nur Methylomanalysen in der Routinediagnostik eingesetzt.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Nutzen öffentlich zugänglicher RNA-Sequenzierungsdaten zur Bestimmung der zugrunde liegenden Tumorentität, möglicher Untergruppen und potenzieller Therapieoptionen. Die Identifizierung dieser durch ML - insbesondere Random-Forest (RF)-Modelle - war die erste Aufgabe. Die Ergebnisse mit Testgenauigkeiten von bis zu 99 % lieferten neue, bisher unbekannte Erkenntnisse über die trainierten Modelle und die entsprechende Entitätsvorhersage. Die Reduktion der Eingabedaten auf die 100 wichtigsten mRNA-Transkripte führte zu einem minimalen Verlust an Vorhersagequalität und könnte eine Anwendung in klinischen oder realen Umgebungen ermöglichen.
Durch die Einführung des Verhältnisses dieser Top 100 Gene zueinander als neue Datenbasis für RF-Modelle wurde eine neuartige Methode entwickelt, die die Verwendung trainierter RF-Modelle auf Daten aus anderen Quellen ermöglicht. 
Eine weitere Analyse der transkriptomischen Unterschiede von metastatischen Proben durch visuelles Clustering zeigte, dass es keine für den Ort der Metastasierung spezifischen Unterschiede gab. Auch bei der Untersuchung von Primärtumoren und Metastasen des kutanen Hautmelanoms (SKCM) konnten keine unterschiedlichen Cluster festgestellt werden. 
Mehr als die Hälfte der Validierungsdatensätze wiesen eine Vorhersagegenauigkeit von mindestens 80% auf, wobei viele Datensätze sogar eine Vorhersagegenauigkeit von 100% oder nahezu 100% erreichten. 
Um die Anwendbarkeit der verwendeten Methoden zur Identifizierung von Untergruppen zu untersuchen, wurde der TCGA-KIPAN-Datensatz verwendet, welcher die drei wichtigsten Nierenkrebs-Untergruppen umfasst. Die Ergebnisse enthüllten eine neue, bisher unbekannte Untergruppe, die aus allen histopathologischen Gruppen mit klinisch relevanten Merkmalen, wie z. B. einer signifikant unterschiedlichen Überlebenszeit, besteht. Auf der Grundlage signifikanter Unterschiede in der Genexpression konnten potenzielle therapeutische Optionen für die identifizierte Untergruppe vorgeschlagen werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei der Untersuchung der potenziellen Anwendbarkeit von RNA-Sequenzierungsdaten als Grundlage für die Therapievorhersage gezeigt werden konnte, dass diese Art von Daten geeignet ist, sowohl Entitäten als auch Untergruppen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Die klinische Relevanz wurde auch für eine neue Untergruppe beim Nierenzellkarzinom demonstriert. Die Verringerung der für die Entitätsvorhersage erforderlichen Anzahl von Genen auf 100 Gene ermöglicht die Sequenzierung von Panels und zeigt somit die potenzielle Anwendbarkeit in der Praxis.
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Krebs <Medizin>
KW  - Tumor
KW  - Sequenzdaten
KW  - Random Forest
KW  - Vorhersage
KW  - RNA-Sequenzierung
KW  - Prognose
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-329548
ER  - 
TY  - THES
A1  - Schardt, Simon
T1  - Agent-based modeling of cell differentiation in mouse ICM organoids
T1  - Agentenbasierte Modellierung von Maus ICM Organoiden
N2  - Mammalian embryonic development is subject to complex biological relationships that need to be understood. However, before the whole structure of development can be put together, the individual building blocks must first be understood in more detail. One of these building blocks is the second cell fate decision and describes the differentiation of cells of the inner cell mass of the embryo into epiblast and primitive endoderm cells. These cells then spatially segregate and form the subsequent bases for the embryo and yolk sac, respectively. In organoids of the inner cell mass, these two types of progenitor cells are also observed to form, and to some extent to spatially separate. This work has been devoted to these phenomena over the past three years. Plenty of studies already provide some insights into the basic mechanics of this cell differentiation, such that the first signs of epiblast and primitive endoderm differentiation, are the expression levels of transcription factors NANOG and GATA6. Here, cells with low expression of GATA6 and high expression of NANOG adopt the epiblast fate. If the expressions are reversed, a primitive endoderm cell is formed. Regarding the spatial segregation of the two cell types, it is not yet clear what mechanism leads to this. A common hypothesis suggests the differential adhesion of cell as the cause for the spatial rearrangement of cells. In this thesis however, the possibility of a global cell-cell communication is investigated. The approach chosen to study these phenomena follows the motto "mathematics is biology's next microscope". Mathematical modeling is used to transform the central gene regulatory network at the heart of this work into a system of equations that allows us to describe the temporal evolution of NANOG and GATA6 under the influence of an external signal. Special attention is paid to the derivation of new models using methods of statistical mechanics, as well as the comparison with existing models. After a detailed stability analysis the advantages of the derived model become clear by the fact that an exact relationship of the model parameters and the formation of heterogeneous mixtures of two cell types was found. Thus, the model can be easily controlled and the proportions of the resulting cell types can be estimated in advance. This mathematical model is also combined with a mechanism for global cell-cell communication, as well as a model for the growth of an organoid. It is shown that the global cell-cell communication is able to unify the formation of checkerboard patterns as well as engulfing patterns based on differently propagating signals. In addition, the influence of cell division and thus organoid growth on pattern formation is studied in detail. It is shown that this is able to contribute to the formation of clusters and, as a consequence, to breathe some randomness into otherwise perfectly sorted patterns.
N2  - Die embryonale Entwicklung von Säugetieren unterliegt komplexen biologischen Zusammenhängen, die es zu verstehen gilt. Bevor jedoch das gesamte Gebilde der Entwicklung zusammengesetzt werden kann, müssen zunächst die einzelnen Bausteine genauer verstanden werden. Einer dieser Bausteine ist die zweite Zellschicksalsentscheidung und beschreibt die Differenzierung von Zellen der inneren Zellmasse des Embryos hin zu Epiblast- und primitiven Endodermzellen. Diese Zellen teilen sich daraufhin räumlich auf und bilden die anschließend die Grundlagen für den Embryo und den Dottersack. In Organoiden der inneren Zellmasse wird ebenfalls beobachtet, wie sich diese zwei Typen von Vorläuferzellen bilden, und sich in gewissem Maße räumlich voneinander trennen. Diesem Phänomenen widmete sich diese Arbeit im Verlaufe der letzten drei Jahre. Über diese Zelldifferenzierung ist bereits bekannt, dass die ersten Anzeichen für Epiblast- und primitive Endodermdifferenzierung jeweils die Expressionslevel der Transkriptionsfaktoren NANOG und GATA6 sind. Dabei nehmen Zellen mit niedriger Expression an GATA6 und hoher Expression an NANOG das Epiblastschicksal an. Sind die Expressionen umgekehrt, so entsteht eine primitive Endodermzelle. Bei der räumlichen Aufteilung der beiden Zelltypen ist noch nicht eindeutig geklärt, welcher Mechanismus dazu führt. Eine gängige Hypothese besagt, dass die Ursache für die räumliche Umlagerung der Zellen in der unterschiedlichen Adhäsion der Zellen liegt. In dieser Arbeit wird jedoch die Möglichkeit einer globalen Zell-Zell-Kommunikation untersucht. Die gewählte Vorgehensweise bei der Untersuchung dieser Phänomene folgt dem Motto "Die Mathematik ist das nächste Mikroskop der Biologie". Mit Hilfe mathematischer Modellierung wird das zentrale genregulierende Netzwerk im Mittelpunkt dieser Arbeit in ein Gleichungssystem umgewandelt, welches es ermöglicht, die zeitliche Entwicklung von NANOG und GATA6 unter Einfluss eines externen Signals zu beschreiben. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Herleitung neuer Modelle mit Hilfe von Methoden der statistischen Mechanik, sowie dem Vergleich mit bestehenden Modellen. Nach einer ausführlichen Stabilitätsanalyse werden die Vorteile des hergeleiteten Modells dadurch deutlich, dass ein exakter Zusammenhang der Modellparameter und der Formierung von heterogenen Mischungen zweier Zelltypen gefunden wurde. Dadurch lässt sich das Modell einfach kontrollieren und die Proportionen der resultierenden Zelltypen bereits im Voraus abschätzen. Dieses mathematische Modell wird außerdem kombiniert mit einem Mechanismus zur globalen Zell-Zell Kommunikation, sowie einem Modell zum Wachstum eines Organoiden. Dabei wird gezeigt dass die globale Zell-Zell Kommunikation dazu in der Lage ist die Bildung von Schachbrettmustern, sowie auch umrandenden Muster anhand unterschiedlich ausbreitender Signale zu vereinen. Zusätzlich wird der Einfluss der Zellteilung und somit des Organoidwachstums auf die Musterbildung genauestens untersucht. Es wird gezeigt, dass dies zur Bildung von Clustern beiträgt und infolgedessen eine gewisse Zufälligkeit in ansonsten perfekt sortierte Muster einbringt.
KW  - Mathematische Modellierung
KW  - Embryonalentwicklung
KW  - Organoid
KW  - Differentialgleichung
KW  - Agentenbasierte Modellierung
KW  - Transkriptionelle Regulierung
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-301940
ER  - 
TY  - THES
A1  - Reinhard, Sebastian
T1  - Improving Super-Resolution Microscopy Data Reconstruction and Evaluation by Developing Advanced Processing Algorithms and Artifcial Neuronal Networks
T1  - Verbesserung von Datenrekonstruktion und -auswertung in der Super-Resolution Mikroskopie durch die Entwicklung von fortgeschrittenen Verarbeitungsalgorithmen und künstlichen neuronalen Netzen
N2  - The fusion of methods from several disciplines is a crucial component of scientific development. Artificial Neural Networks, based on the principle of biological neuronal networks, demonstrate how nature provides the best templates for technological advancement. These innovations can then be employed to solve the remaining mysteries of biology, including, in particular, processes that take place on microscopic scales and can only be studied with sophisticated techniques. For instance, direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy combines tools from chemistry, physics, and computer science to visualize biological processes at the molecular level. One of the key components is the computer-aided reconstruction of super-resolved images. Improving the corresponding algorithms increases the quality of the generated data, providing further insights into our biology. It is important, however, to ensure that the heavily processed images are still a reflection of reality and do not originate in random artefacts.
Expansion microscopy is expanding the sample by embedding it in a swellable hydrogel. The method can be combined with other super-resolution techniques to gain additional resolution. We tested this approach on microtubules, a well-known filamentous reference structure, to evaluate the performance of different protocols and labelling techniques.
We developed LineProfiler an objective tool for data collection. Instead of collecting perpendicular profiles in small areas, the software gathers line profiles from filamentous structures of the entire image. This improves data quantity, quality and prevents a biased choice of the evaluated regions. On the basis of the collected data, we deployed theoretical models of the expected intensity distribution across the filaments. This led to the conclusion that post-expansion labelling significantly reduces the labelling error and thus, improves the data quality. The software was further used to determine the expansion factor and arrangement of synaptonemal complex data.
Automated Simple Elastix uses state-of-the-art image alignment to compare pre- and post-expansion images. It corrects linear distortions occurring under isotropic expansion, calculates a structural expansion factor and highlights structural mismatches in a distortion map. We used the software to evaluate expanded fungi and NK cells. We found that the expansion factor differs for the two structures and is lower than the overall expansion of the hydrogel.
Assessing the fluorescence lifetime of emitters used for direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy can reveal additional information about the molecular environment or distinguish dyes emitting with a similar wavelength. The corresponding measurements require a confocal scanning of the sample in combination with the fluorescent switching of the underlying emitters. This leads to non-linear, interrupted Point Spread Functions. The software ReCSAI targets this problem by combining the classical algorithm of compressed sensing with modern methods of artificial intelligence. We evaluated several different approaches to combine these components and found, that unrolling compressed sensing into the network architecture yields the best performance in terms of reconstruction speed and accuracy.  
In addition to a deep insight into the functioning and learning of artificial intelligence in combination with classical algorithms, we were able to reconstruct the described non-linearities with significantly improved resolution, in comparison to other state-of-the-art architectures.
N2  - Für die Weiterentwicklung der Wissenschaft wird es immer wichtiger, Methoden aus verschiedenen Gebieten zu kombinieren. Die künstliche Intelligenz beruht beispielsweise auf dem Prinzip biologischer neuronaler Netze. Hier wird die Natur als Vorlage für unsere technische Entwicklung genutzt. Diese Innovationen können dazu eingesetzt werden, die verbliebenen Rätsel der Biologie zu lösen. Dazu gehören insbesondere Prozesse, die sich auf mikroskopischer Ebene abspielen und nur mit hochentwickelten Techniken untersucht werden können. Die direkte Stochastisch Optische Rekonstruktionsmikroskopie kombiniert Methoden der Chemie, Physik und Informatik, um biologische Prozesse auf molekularer Ebene sichtbar zu machen. Eine der Schlüsselkomponenten ist die computergestützte Rekonstruktion von hochaufgelösten Bildern. Die Verbesserung der zugrunde liegenden Algorithmen erhöht die Qualität der erzeugten Daten und ermöglicht weitere Einblicke in unsere Biologie. Es muss jedoch sichergestellt
werden, dass die künstlich erstellten Bilder immer noch ein Abbild der Realität sind und nicht auf zufälligen Artefakten beruhen.
Expansionsmikroskopie vergrößert die Probe durch Einbettung in ein Hydrogel. Die Methode kann mit anderen hochauflösenden Techniken kombiniert werden, um die Auflösung noch weiter zu verbessern. Dieser Ansatz wurde an Mikrotubuli, einer bekannten flamentösen Referenzstruktur, verwendet, um verschiedene Protokolle und 
Markierungstechniken zu testen. Mit LineProfiler wurde ein objektives Werkzeug zur Datenerfassung entwickelt. Anstatt Linienprofle in kleinen Bereichen zu erfassen, wertet die Software das gesamte Bild aus. Dies verbessert die Datenmenge und Datenqualität und verhindert eine voreingenommene Auswahl der ausgewerteten Regionen. Auf Grundlage der gesammelten Daten wurden theoretische Modelle für die erwartete Intensitätsverteilung über die Filamente erstellt. Daraus konnte geschlossen werden, dass die Markierung nach der Expansion den Markierungsfehler erheblich reduziert und somit die Qualität der Daten
verbessert. Die Software wurde außerdem zur Bestimmung des Expansionsfaktors und der Anordnung der Daten des synaptonemalen Komplexes verwendet. Automated Simple Elastix verwendet modernste Bildregistrierung, um Bilder vor und nach der Expansion zu vergleichen. Lineare Verzerrungen, die bei isotroper Expansion auftreten, werden korrigiert. Der strukturelle Expansionsfaktor wird berechnet und strukturelle Unstimmigkeiten werden in einer Verzerrungskarte hervorgehoben. Die Software wurde zur Bewertung expandierter Pilze und NK-Zellen eingesetzt. Dabei wurde festgestellt, dass der Expansionsfaktor für die beiden Strukturen unterschiedlich
ist und unter der Gesamtexpansion des Hydrogels liegt.
Die Auswertung der Fluoreszenzlebensdauer von Emittern, die für die direkte Stochastische Optische Rekonstruktionsmikroskopie eingesetzt werden, kann zusätzliche Informationen über die molekulare Umgebung liefern oder Farbstoffe unterscheiden, die VI eine ähnliche Lichtwellenlänge emittieren. Die entsprechenden Messungen erfordern
eine konfokale Abtastung der Probe in Kombination mit dem fluoreszenten  Schalten der zugrunde liegenden Emitter. Dies führt zu nichtlinearen, unterbrochenen Punktspreizfunktionen. Die Software ReCSAI löst dieses Problem, indem sie den klassischen Algorithmus des Compressed Sensing mit modernen Methoden der künstlichen Intelligenz kombiniert. Es wurden verschiedene Ansätze zur Kombination der Komponenten ausgewertet und festgestellt, dass die Integration von Compressed Sensing in die Netzwerkarchitektur die beste Performance in Bezug auf Rekonstruktionsgeschwindigkeit und -genauigkeit bringt. Neben einem tiefen Einblick in die Funktionsweise und das Lernen von künstlicher Intelligenz in Kombination mit klassischen Algorithmen konnten die beschriebenen Nichtlinearitäten mit einer deutlich verbesserten Auflösung im Vergleich zu anderen modernen Architekturen rekonstruiert werden.
KW  - Mikroskopie
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Datenanalyse
KW  - Bildverarbeitung
KW  - Compressed Sensing
KW  - Lifetime Imaging
KW  - dSTORM
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-316959
ER  -