Evolutionäre Netzwerkanalysen von Marchantia polymorpha basierend auf einem Transkriptomatlas

• Antragstellerinnen: Professorin Dr. Andrea Bräutigam; Professorin Dr. Sabine Zachgo
• Fachliche Zuordnung: Zell- und Entwicklungsbiologie der Pflanzen ; Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 418078506

Genregulatorische Netzwerke kontrollieren die Expression aller Gene in Pflanzen durch interagierende Transkriptionsfaktoren und kontrollieren damit die Phänotypen, die Pflanzen eigen sind. Dieses Netzwerk ist hochkomplex, beinhaltet häufig redundante Elemente und expandiert generell gesehen von Algen über Moose hin zu Samenpflanzen, da auch die genomische Komplexität expandiert. Marchantia polymorpha bietet uns ein Fenster in die frühe Evolution der Landpflanzen und die Evolutionsgeschichte der Transkriptionsfaktoren in Landpflanzen. Marchantia hat keine Genomduplikationen des kompletten Genoms in seiner Evolutionsgeschichte and hat daher eine noch immer relativ einfach Regulationsarchitektur mit nur 374 Transkriptionsfaktoren. Diese Einfachheit wird das Studium von transkriptioneller Kontrolle für Stoffwechselwege, für zelluläre Differenzierung und für die Antworten auf interne und externe Signale möglich machen. Wir werden einen Transkriptomatlas des Lebermosses konstruieren, die die Mehrheit der möglichen transkriptionellen Änderungen abbildet, indem Zeitreihen von Entwicklungsprozessen und internen und externen Signalen analysiert werden. Methoden des überwachten Maschinen Lernens ("supervised machine learning") nutzen diesen Transkriptomatlas um Verbindungen zwischen Transkriptionsfaktoren und ihren Zielgenen vorherzusagen und damit ein Genregulatorisches Netzwerk zu erstellen. Diese wohl einfachere Netzwerke des Lebermooses kann dann mit vergleichbaren Netzwerken aus Samenpflanzen verglichen und die Mechanismen der Expansion studiert werden .Wir werden (i) eine vollständige, öffentliche, einfach zu handhabende Ressource für Genexpressionsdaten erstellen, die uns und den Marchantia Forschern zur Verfügung steht and (ii) diese Ressource nutzen, um Genregulatorische Netzwerke zu erstellen und zu analysieren. Wir werden testen, in welchem Grad Subfunktionalisierung und Neofunktionalisierung zur grösseren Komplexität der Netzwerke in Samenpflanzen beigetragen haben. Durch experimentelle Validierung der Funktionen testen wir die Hypothesen, die mit computer gestützten Methoden generiert wurden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen