Plastikmodelle von Fettsäuren
Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
Raum 3013
Inselplatz 5
07743 Jena
Raum 2008
Inselplatz 5
07743 Jena
Raum 2008
Inselplatz 5
07743 Jena
Biologische Systeme lassen sich anhand ihrer Fähigkeit beschreiben, Informationen zu speichern und weiterzugeben. Dies wird unter anderem durch die Anordnung von Nukleotiden und Aminosäuren sowie durch deren Zusammensetzung innerhalb von Genomen und Proteomen ermöglicht. Genauer gesagt beeinflussen diese Eigenschaften, wie genetische Informationen kodiert und an die nächste Generation weitergegeben werden, wie Gene in Proteine übersetzt werden und wie molekulare Funktionen auf verschiedenen biologischen Ebenen entstehen.
Ein zentraler Aspekt dieses Themenbereichs ist die Frage, wie der GC-Gehalt die statistischen Eigenschaften genetischer und proteomischer Sequenzen prägt. In pseudo-zufälligen und natürlichen Sequenzen beeinflusst der GC-Gehalt die Häufigkeit synonymer Codons (d. h. Tripletts, die für dieselbe Aminosäure kodieren), das Vorkommen von Stoppcodons, die Häufigkeit und Vorhersage offener Leserahmen, Aminosäureverteilungen sowie das in genetischen Codes gespeicherte Informationspotenzial.
Insgesamt wird untersucht, wie die Sequenzstruktur biologische Informationen auf verschiedenen molekularen Ebenen prägt: Von der DNA über die Kodierung von Tripletts im genetischen Code bis hin zu Proteinen. Durch die Anwendung von Konzepten aus der Statistik, der Bioinformatik und vergleichenden Ansätzen wird aufgezeigt, wie Muster in der Zusammensetzung von Sequenzen evolutionäre Einflüsse, strukturelle Zusammenhänge und biologisch relevante Signale offenbaren können. Im weiteren Sinne trägt dieser Themenbereich zu einem Sequenz-zentrierten Verständnis aller Lebensbereiche bei, in denen Informationen sowohl durch chemische Gegebenheiten als auch durch die Evolutionsgeschichte geprägt werden.
Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf altersbedingten Proteinschäden, die zu Aggregaten führen. Diese können nicht mehr abgebaut werden und reichern sich an, bis die Zelle funktionell stark eingeschränkt ist und schließlich die Apoptose einleitet. Ziel ist es, die am meisten oder auch am wenigsten anfälligen Ziele in Bezug auf oxidativen Schaden zu ermitteln. Auch strukturelle Informationen und bekannte Aggregatproteine werden einbezogen. Weiterhin werden funktionelle Zusammenhänge und Domänen in diesem Kontext untersucht.
Antibiotikaresistenzgene (ARGs) und biosynthetische Gencluster (BGCs) spielen eine entscheidende Rolle in mikrobiellen Gemeinschaften, indem sie die Produktion antimikrobieller Substanzen und die Anpassung an selektive Umweltbedingungen beeinflussen. In diesem Projekt untersuchen wir, wie Umweltveränderungen, mikrobieller Wettbewerb und genetische Mobilität die Koevolution von ARGs und BGCs über verschiedene Ökosysteme hinweg antreiben. Wir analysieren metagenomische Datensätze aus unberührten sowie anthropogen beeinflussten Lebensräumen mithilfe einer maßgeschneiderten Nextflow-Pipeline, die Werkzeuge zur Erkennung von BGCs (antiSMASH) mit Frameworks zur ARG-Erkennung (AMRFinderPlus, MEGARes, ResFinder) integriert. Nach Validierung werden wir die Analyse auf weitere Datensätze ausweiten, um die Verbreitung genomischer Merkmale unter unterschiedlichen Umweltbedingungen zu bewerten. Der Fokus liegt zunächst auf Metagenomik, soll aber zukünftig um metatranskriptomische und metabolomische Ansätze erweitert werden. Unsere Ergebnisse könnten Strategien zur verantwortungsvollen Nutzung von Antibiotika verbessern und die Bedeutung unberührter Lebensräume als Reservoirs für neuartige antimikrobielle Substanzen hervorheben.
In diesem Projekt werden zum einen die kombinatorischen Möglichkeiten aliphatischer Aminosäuren und Fettsäuren untersucht. Hierzu werden Molekülklassen mit bestimmten Einschränkungen gewählt, da eine erschöpfende Auflistung nicht praktikabel ist. Es werden mathematische Berechnungen wie z.B. Rekursionen zu den erhaltenen Zahlenfolgen durchgeführt. Z.B. ergibt sich bei der Frage, wie viele unverzweigte, unmodifizierte Fettsäuren mit n C-Atomen es prinzipiell geben kann, die berühmte Fibonacci-Folge. Bei modifizierte Fettsäuren sind es verallgemeinerte Fibonacci-Zahlen. Zusätzlich wird durch Literaturrecherche verifiziert, welche Kombinationen real in Organismen synthetisiert werden. Zum anderen werden unterschiedliche Klassifikationen von Aminosäuren entwickelt, die bestehende Verfahren ergänzen oder optimieren sollen. Dadurch erhoffen wir uns, Einsichten zu grundlegenden Fragen der biochemischen Evolution erhalten.
Hoch entwickelte Eukaryoten aber auch Pilze können mRNA in unterschiedlicher Weise spleißen. Doch es ist nicht bekannt, in wie weit dieser Mechanismus bei Pilzen verbreitet ist und welche zellulären Prozesse davon betroffen sind. Spielt alternatives Spleißen eine Rolle bei der Unterscheidung zu einzelligen Pilzen oder beeinflusst es die Pathogenität?
Wir analysieren RNA-Seq-Daten, um Antworten auf diese Fragen zu finden. Dabei sind vor allem Pilzspezies wie Candida albicans, Aspergillus fumigatus und Cryptococcus neoformans für uns von großem Interesse. Wir verwenden verschiedene Software, um alternativ gespleißte Gene zu bestimmen. Diese werden anschließend näher betrachtet, um Rückschlüsse auf die biologische Funktion des alternativen Spleißens zu ziehen. Dabei wird vor allem auch die Regulierung in verschiedenen Pilzspezies betrachtet und der phylogenetische Zusammenhang analysiert.