Artenübergreifende Interaktionen helfen uns, Krankheitsmechanismen zu verstehen und Targets für Therapien zu finden. Die Koexpression von Genen, gemessen an der mRNA-Häufigkeit, kann Interaktionen zwischen Wirt und Pathogen aufzeigen. Die RNA-Sequenzierung von Wirt und Pathogen wird als "duale RNA-Sequenzierung" bezeichnet. Malaria ist eine der am besten untersuchten parasitären Krankheiten, so dass eine Fülle von RNA-seq-Datensätzen öffentlich zugänglich ist. Die Autoren führen entweder duale RNA-seq durch, um den Wirt und den Parasiten gleichzeitig zu untersuchen, oder sie erhalten kontaminierende Sequenzierungs-Reads aus dem Nicht-Zielorganismus. Ich habe eine Meta-Analyse durchgeführt, bei diese beiden Arten von RNA-seq-Studien verwendet wurden, um über korrelierte Genexpression auf Wirt-Parasit-Interaktionen zu schließen. Ich habe Studien mit Homo sapiens, Mus musculus und Macaca mulatta als Wirte und ihre Plasmodium-Parasiten einbezogen. Ich benutzte orthologe Einzelkopien von Genen, um ein Repertoire von Interaktionen bei Malaria und in diesen Modellsystemen zu erstellen. Ich verknüpfte die Daten von 63 Plasmodium-Phasen-spezifischen Studien und reduzierte die Zahl der Interaktionen von potenziell 56 Millionen auf eine kleinere, relevantere Menge. Die Zentralität in den Netzwerken der Blutphasen konnte die Essentialität der Plasmodium-Gene erklären. Das aus den verketteten Daten sagte die Genessenzialität besser vor als die einzelnen Studien - ein Vorteil der Meta-Analyse. Neutrophile und Monozyten Immunmarkergene waren überrepräsentiert, was auf eine Fülle von phagozytären und respiratorischen Reaktionen hindeutet. Die Analyse der Leberphase ergab Wirts- und Parasitenprozesse in frühen und späten Entwicklungsphasen. Ich fand bekannte Wirt-Parasit-Interaktionen, die für beide Phasen gleich sind, sowie bisher unbekannte Interaktionen. Dieses Prinzip lässt sich auch auf andere Krankheiten anwenden, um Mechanismen und therapeutische Ziele zu verstehen. / Cross-species interactions help us understand disease mechanisms and find targets for therapy. Gene co-expression, measured by mRNA abundance, can identify host-pathogen interactions. The RNA-sequencing of host and pathogen is termed “dual RNA-sequencing”. Malaria is one of the most studied eukayotic parasitic diseases, making an abundance of RNA-seq data sets publicly available. Authors either perform dual RNA-seq to study the host and parasite simultaneously or acquire contaminant sequencing reads from the non-target organism. I performed a meta-analysis using these two kinds of RNA-seq studies to infer host-parasite interactions using correlated gene expression. I included studies of Homo sapiens, Mus musculus and Macaca mulatta as hosts and their corresponding Plasmodium parasites. I used single-copy orthologous genes to generate a repertoire of interactions in human malaria and in these model systems. I found 63 malaria RNA-seq studies. I concatenated sequencing runs from Plasmodium stage-specific studies and reduced the number of interactions from a potential 56 million to a smaller, more relevant set. Centrality in the blood stage networks was able to explain Plasmodium gene essentiality. The network from the concatenated data predicted gene essentiality better than the individual studies, indicating a benefit of the meta-analysis. Immune marker genes for neutrophils and monocytes were over-represented, suggesting an abundance of phagocytic and respiratory burst-related responses. The liver stage analysis revealed linked host and parasite processes at early stages until late developmental stages. I found linked host and parasite processes that are common to the two stages, e.g. parasite cell gliding and invasion and host response to hypoxia and immune response. I showed that existing data can be explored for new information. This principle can be applied to other diseases to understand mechanisms and therapeutic targets.

Ansätze der mathematischen Modellierung ermöglichen die Analyse der dynamischen Eigenschaften biologischer Systeme und den Einfluß spezifischer Funktionen. Das Ziel dieser Arbeit ist es verschiedene Aspekte der Interaktionen zwischen Wirt und Krankheitserregern zu analysieren. In Kapitel 3 diskutiere ich ein Modell der zellulären Antwort auf Hitzeschockstress im Pilz Candida albicans. Das Modell in Form von gewöhnlichen Differentialgleichungen erörtert mehrere Aspekte des Systems, wie z.B. die erworbene Thermotoleranz und eine perfekte Anpassung an die Beanspruchung durch die Temperaturwechsel. Im Rahmen der Interaktionen zwischen Wirt und Krankheitserreger ist die Studie relevant, da die Entwicklung von Fieber eine primäre Antwort des Organismus auf eine Pilzinvasion ist. Die Dynamik von C. albicans Virulenzfaktoren, wie z.B. der Übergang vom Hefe- zum Hyphenstadium, und die Abwehrmechanismen des Wirts bestimmen den Zustand des Pilzes, d.h. ob er als Kommensale oder Krankheitserreger vorkommt. Mit Hilfe einer agenten-basierten Modellierungstechnik, in Kapitel 4, untersuche ich die Auswirkungen potenzieller medikamentöser Behandlungen von Pilzpopulationen und ihre Effektivität. In Kapitel 5 analysiere ich die Dynamik der C. albicans Hefe- und Hyphenpopulationen unter der Annahme, das zwischen den Individuen beider Populationen paarweise Wechselwirkungen bestehen, die zusätzlich von Fresszellen und Ernährungsbedingungen beeinflusst werden. Das erste Modell basiert auf den Prinzipien der Spieltheorie. Aus dieser Studie lässt sich die Hypothese aufstellen, dass sich im Verlauf der Infektion die evolutionäre Spieldynamik von der Snowdrift Spieldynamik in Richtung Gefangendilemma verschiebt. Im zweiten Modell untersuche ich die Umschaltraten zwischen Hefen und Hyphen. Das Modell zeigt, dass in Pilzpopulationen die Ausprägung verschiedener Phänotypen der Grund für die erhöhte Überlebensfähigkeit der Population sein könnte. / Mathematical modeling approaches facilitate the analysis of dynamic properties of mechanisms triggering specific functions of biological systems. Through this work I aim to shed light on various aspects of host-pathogen interactions. In Chapter 3, I discuss a model of heat shock stress response activated in the fungus Candida albicans. The model in form of ordinary differential equations reveals several features of the system, such as acquired thermotolerance and a perfect molecular adaptation to the thermal insult. The study is relevant in the context of host-pathogen interactions since development of fever is a primary host response to fungal invasion. The dynamics of C. albicans virulence factors, e.g., yeast to hypha transition, and defense mechanisms of the host determine the state of the fungi, i.e. whether to act as a commensal or as a foe. Through application of an agent-based modeling technique, in Chapter 4, I investigate effects of potential drug treatments on fungal populations and their effectivity in the fungal clearance. In Chapter 5, I analyze the dynamics of candida yeast and hyphal populations assuming pairwise interactions influenced by phagocytic cells and nutritional conditions. The first model is based on game theory principles. From the study it can be hypothesized that during the course of infection the evolutionary game dynamics shift from Snowdrift game dynamics toward Prisoners’ dilemma. In the second model, I examine switching rates between yeast and hypha. The model reveals that phenotypic variations may occur in order to increase the fitness of the population.