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Projekt
Systematische Identifizierung neuartuger µ-Proteine in Bakterien mittels Ribosome-Profiling
Antragstellerin
Professorin Dr. Zoya Ignatova
Fachliche Zuordnung
Stoffwechselphysiologie, Biochemie und Genetik der Mikroorganismen
Förderung
Förderung von 2017 bis 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 378478032
Immer mehr Studien zeigen, dass kleine Proteine, so genannte µ-Proteine, eine zentrale Rolle bei physiologischen Abläufen in der Zelle spielen. Aufgrund ihrer kleinen Größe (<150 nt oder <50 Codons) werden diese Proteine häufig von den Algorithmen, die zur de novo-Identifizierung von Leserahmen (open reading frame: ORF) genutzt werden, nicht erfasst. In diesem Projekt werden wir einen neuartigen Algorithmus entwickeln, um de novo kleine ORFs (short open reading frame: sORF) zu identifizieren, die für µ-Proteine codieren. In den Design der Algorithmusparameter werden die Ergebnisse von zwei deep sequencing-Technologien, RNA-Seq und ribosome profiling, einfließen, die es erlauben, auf transkriptomweiter Ebene die Expressionseigenschaften von sORFs zu erfassen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Identifizierung des Translationsstarts, des ribosome release score, der die Termination der Translation definiert, und der drei-Nukleotid-Periodizität, die für translatierende Ribosomen charakteristisch ist. Um alle Initiationsstellen, auch die nicht-kanonischen Translationsstartpunkten, zu bestimmen, wird ein ribosome profiling nach der Inhibierung der Translation durch ein neuartiges Antibiotikum, welches nur die Translationsinitiation hemmt, durchgeführt. Da sich Bakterien im Allgemeinen durch ähnliche Expressionsmuster auszeichnen, werden wir den Algorithmus anhand von Datensätzen, die vom E. coli-Stamm MG1655 unter verschiedenen Bedingungen generiert wurden, testen und optimieren. Unser Ziel ist es, einen generellen Algorithmus zum de novo sORF-Identifizierung zu entwickeln, welcher für alle Bakterienarten anwendbar ist. Im Vergleich zu bisherigen Algorithmen, die auf Analyse genomischer Sequenzen beruhen, ist dieser Algorithmus ein wesentlicher Schritt voran, da er Expressionsdaten von ausschließlich translatierten sORFs verwendet. Die µ-Proteine werden möglicherweise nur unter bestimmten Wachstums- oder Umweltbedingungen exprimiert. Deswegen werden wir die Expression von sORFs unter verschiedenen Stressfaktoren (Hitze-, oxidativer und osmotischer Stress) sowohl auf Translations- als auch Transkriptionsebene durch Verwendung von ribosome profiling- und RNA-Seq-Daten bestimmen. Ausgewählte neu entdeckte µ-Proteine, vorzugsweise diejenigen, die ausschließlich unter bestimmten Stressbedingungen exprimiert werden, werden näher charakterisiert. Dazu werden ihre Expression auf Proteinebene bestimmt und ihre Interaktionspartner durch tagging und Co-Immunopräzipitation detektiert.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
