Im Bereich der medizinischen Diagnostik spielen DNA-Chips eine immer wichtigere Rolle. Dabei werden Glas- oder Silikon-Oberflächen mit Tausenden von einzelsträngigen DNA-Fragmenten, sog. Sonden, bestückt, die mit den passenden DNA-Fragmenten in der zugefügten Patientenprobe verschmelzen. Die Auswertung solcher Messungen liefert die Diagnose für Krankheiten wie z.B. Krebs, Alzheimer oder für den Nachweis pathogener Erreger. Durch fortschreitende Miniaturisierung dieser Meßsysteme können bis zu 40.000 Genfragmente des Menschen in einer einzigen Messung analysiert werden. Neben den DNA-Fragmenten können Bio-Chips auch für andere biologische Komponenten wie Antikörper und Proteine eingesetzt werden, wobei bei letzteren neben der Bindung auch die Aktivität ein wichtiger Diagnoseparamter ist. <br /> <br /> Am Fraunhofer-Institut für medizinische Technik und am Lehrstuhl für Analytische Biochemie der Universität Potsdam wurden im Rahmen einer Doktorarbeit Methoden entwickelt, die es ermöglichen auf nukleinsäuremodifizierten Sensoroberflächen die Aktivität von Proteinen zu messen. Es wurden Nukleinsäuren auf Oberflächen optischer Sensoren verankert. Diese fungierten als Rezeptor für die Proteine sowie auch als Substrat für Restriktionsenzyme, die Nukleinsäuren schneiden und Polymerasen, die Nukleinsäuren synthetisieren und verlängern können.<br /> <br /> Seine Anwendung fand diese Messmethode in der Messung der Aktivität des Proteins Telomerase, das in 90% aller Tumore erhöhte Aktivität gegenüber gesunden Zellen aufweist. Die Vorteile dieses neuen Assays gegenüber älteren Methoden liegt im Verzicht auf radioaktiv-markierten Komponenten und einer deutlich verkürzten Analysezeit. Die Arbeit schliesst mit einem funktionsfähigen Nachweis der Telomeraseaktivität im Zellextrakt von gesunden und kranken Zellen. Der direkte Einfluß von Hemmstoffen auf die Aktivität konnte sichtbar gemacht werden, und steht daher bei der Entwicklung neuer Tumor-Diagnostika und Therapeutika zur Verfügung. / In the field of medical diagnostic the importance of DNA chips is growing continuously. On silica surfaces hundreds of single stranded DNA fragments are immobilised which finally detect the complementary sequences in samples of patients by hybridisation. These methods enable the detection of serious diseases as cancer, Alzheimer's disease or infection by pathogens. Biomolecules as nucleic acids, antibodies and proteins can be used as receptors on the solid surfaces whereas in case of proteins not only the binding but also the activity are of high interest for medical diagnosis.<br /> <br /> In this thesis a biosensoric approach has been developed to determine the activity of nucleic-acid modifying enzymes. Optical sensors as, e.g., the grating coupler, were used to monitor the association and dissociation of unlabeled compounds on the sensor surface in real time, by virtue of evanescent-field. Furthermore sensors based on total internal reflection fluorescence measured the activity of restriction enzymes and polymerases. The general approach included the immobilisation of oligonucleotides which acted as the receptor for the enzymes as well as the substrate for the enzymatic reaction. Enzymes as EcoRI and Klenow were used to establish a model system to measure the activity of DNA-modifying enzymes on optical surfaces. As most nucleic acid detection systems use amplification steps such as polymerase chain reaction (PCR) to increase the amount of the probe the new optical systems facilitated the analysis of the enzymatic activity by measuring the DNA-synthesis or restriction directly.<br /> <br /> These systems were finally used to detect the activity of the telomerase, an enzymatic marker for the cancerous development of cells. In 90% of cancer cells the activity of telomerase is higher than in normal cells. Additionally the increase of the telomerase activity in cells induced by carcinogenic substances was detected. Furthermore no purification steps of the samples were required as all measurements were performed with crude cell extract.<br /> <br /> Also the effect of inhibitors of the telomerase could be shown in real time measurements underlining the potential of this assay for further developments of new cancer therapeutics.

Ribonucleotide excision repair (RER) is an RNase H2-dependent DNA-repair mechanism removing mis-incorporated ribonucleotides to maintain DNA stability. Decreased RNase H2 activity leads to an accumulation of ribonucleotides in the DNA, destabilizing and eventually damaging the DNA. This results in double-strand breaks, chromosome abberations, impaired segregation of defective chromosomes, and the formation of micronuclei with unstable nuclear membranes. Upon breakdown of the mironuclear envelope, the released chromatin triggers a cGAS-STING-dependent immune cascade that stimulates the production of type I interferons and cytokines. RNase H2 deficiency directly contributes to autoinflammation and autoimmunity and might further play a role in several types of cancer, aging and neurodegeneration. Therefore, RNase H2 activity is a promising diagnostic and prognostic marker. However, until today, no method for quantification of RNase H2 activity has been validated for a clinical use. Herein, a standard operating procedure for a high-throughput FRET-based whole cell lysate RNase H2 assay is implemented and validated delivering standard curves, statistical benchmarks and standardization to an externally validated control. Providing high sensitivity and strict linearity over a wide working range, the assay is applicable to various human cell or tissue samples with overall methodological assay variability from 8.6% to 16%. Human T cells were identified as a suitable cell type for the implementation of a clinical screening method, showing relatively small inter-individual variability when activity is normalized to cell number. Indeed, decreased RNase H2 activity was detected in T cells from one patient with systemic sclerosis and two patients with systemic lupus erythematosus who carried RNASEH2 mutations known to disrupt enzyme function in vitro compared with a control group of 24 healthy donors. With these findings, this dissertation provides fundamentals for the implementation of an RNase H2 assay screening method in the clinical setting. For the actual clinical application, however, the establishment of a significantly larger control group is necessary. This might allow identification of further inter-individual variables influencing RNase H2 activity and facilitate the determination of a threshold below which a reduction of RNase H2 activity is likely to become clinically relevant. Phenotypic effects of RNASEH2 mutations are often assessed in experiments with recombinant enzyme. However, this does not allow conclusions to be drawn about the extent to which the mutations affect enzyme activity through transcriptional, post-transcriptional, translational, or post-translational processes. In contrast, direct measurement of RNase H2 activity in cell lysates facilitates a more comprehensive assessment of the clinical relevance of genetic variants. To assess whether HeLa cell models are suitable for studying the intracellular effects of RNASEH2 mutations on enzyme activity, the well-studied RNASEH2B mutation A177T was inserted into HeLa cells using CRISPR/Cas9. However, due to high variability of RNase H2 activity in the HeLa cell clones after transfection and clonal selection, and low targeting efficiency, this approach has limited potential in HeLa cells. Direct use of immortalized cell lines derived from patient tissue, or a CRISPR/Cas approach in iPS cells might be more promising. As a secondary result, this study provides evidence that intracellular RNase H2 activity is increased in S, G2, and M phase of the cell cycle. In addition, increased RNase H2 activity was seen after stimulation with LPS and IL-2, and especially the mitogen PMA suggesting various pathways of RNase H2 activity regulation.:CONTENTS CONTENTS 5 ABBREVIATIONS 8 ABSTRACT 13 ZUSAMMENFASSUNG 15 1 INTRODUCTION 17 1.1 RIBONUCLEOTIDE EXCISION REPAIR IN HEALTH AND DISEASE 17 1.1.1 Role and function of RER in mammals 17 1.1.2 Clinical relevance of dysfunctional RER 18 1.1.2.1 Aicardi-Goutières syndrome – a paradigm for autoimmunity 19 1.1.2.2 RNase H2 and malignancy 21 1.1.2.3 DNA-damage, aging and neurodegeneration 21 1.2 RIBONUCLEASE H2 21 1.2.1 Genetic and biochemical characteristics 21 1.2.2 Rnase H2 activity assays 23 1.2.3 Known mutations and their effects on enzymatic function 24 1.3 CRISPR/CAS: A TOOL FOR TARGETED MUTAGENESIS 27 1.4 AIM OF THIS THESIS 28 2 MATERIAL AND METHODS 29 2.1 MATERIAL 29 2.1.1 Chemicals and Reagents 29 2.2.1.1 Nucleic acids 29 2.2.1.2 Enzymes 30 2.2.1.3 Antibodies 31 2.2.1.4 Buffers and solutions 31 2.2.1.5 Cell growth media 32 2.2.1.6 Basic chemicals and reagents 32 2.1.2 Consumables 34 2.1.3 Kits 34 2.1.4 Devices 35 2.1.5 Cell lines 36 2.1.6 Animal clones 36 2.1.7 Software, databases and websites 37 2.2 METHODS 37 2.2.1 Cell methods 37 2.2.1.1 Isolation of primary cells 37 2.2.1.2 Cell culture 39 2.2.1.3 Cell analysis 41 2.2.2 Nucleic acid methods 42 2.2.2.1 DNA isolation via isopropanol precipitation 42 2.2.2.2 DNA isolation via ethanol precipitation in 96-well plates 42 2.2.2.3 DNA quantification 43 2.2.2.4 Primer design for PCR 43 2.2.2.5 Polymerase chain reaction (PCR) and gel electrophoresis 43 2.2.2.6 Purification of PCR products 44 2.2.2.7 Cloning methods 44 2.2.2.8 DNA Sequencing 45 2.2.3 Protein methods 46 2.2.3.1 Protein extraction from cells 46 2.2.3.2 Protein quantification 47 2.2.4 Statistics and informatics 47 2.2.5 CRISPR/Cas methods 47 2.2.5.1 sgRNA design 47 2.2.5.2 Cloning of plasmids containing sgRNA cassettes 48 2.2.5.3 Design of repair templates 49 2.2.5.4 Generating genetically modified HeLa cells using CRISPR/Cas9 49 2.2.5.5 Genotyping of cell clones generated by CRISPR/Cas9 50 2.2.6 RNase H2 activity 50 2.2.7 Control group inclusion criteria 50 3 RESULTS 51 3.1 ESTABLISHING THE RNASE H2 ASSAY 51 3.1.1 Method establishment 51 3.1.1.1 Methodological approach 51 3.1.1.2 Assay workflow and normalization 51 3.1.1.3 Establishing basic assay settings 54 3.1.1.4 Time-resolved measurement 54 3.1.1.5 Establishing controls 56 3.1.1.6 Fluorescence standard curves 62 3.1.1.7 Interpretation of the fluorescence progress curve 62 3.1.1.8 Steady-state kinetics: Definition of assay end-points 65 3.1.1.9 Standardization to externally validated controls 66 3.1.1.10 Ruggedness 68 3.1.1.11 Influence of cell cycle and stimulation on RNase H2 activity 70 3.1.2 Assay precision 70 3.1.2.1 Coefficient of variation 70 3.1.2.2 Experimental design 71 3.1.2.3 Error levels I – III: from linear regression to pipetting error 71 3.1.2.4 Error level IVa and IV: quantification error 75 3.1.2.5 Error levels V and VI: cell preparation errors 77 3.1.2.6 Calculation of individual CVs 79 3.1.2.7 Replication of individual assay steps and the effective CV 81 3.1.2.8 Inter-assay variability the use of standards 82 3.1.3 RNase H2 activity of different cell types 82 3.2 ESTABLISHING A SCREENING STRATEGY FOR RNASE H2 ACTIVITY 85 3.2.1 Choice of cell type and cell isolation 85 3.2.2 Recruitment of the control group 86 3.2.3 Biological variability of RNase H2 activity in B cells and T cells 86 3.2.4 Sample size and effect size 89 3.2.5 Reduced RNase H2 Activity in T Cells of Patients with Systemic Autoimmunity 91 3.3 GENERATION OF AN RNASEH2BA177T CELL MODEL 93 3.3.1 Experimental design 93 3.3.2 Genotyping results 94 3.3.3 Impact of the RNASEH2B A177T mutation on RNase H2 activity 95 4 DISCUSSION 98 4.1 RNASE H2 ASSAY 98 4.1.1 Qualitative validity 98 4.1.1.1 Assay end-points 98 4.1.1.2 Determination of RNase H2 activity from enzyme progress curves 100 4.1.1.3 Normalization 102 4.1.1.4 Validation and control of systematic errors 104 4.1.2 Quantitative considerations 107 4.1.2.1 Sensitivity, precision and replication 107 4.1.2.2 Applicability for high-throughput analysis 108 4.1.3 Perspective 108 4.2 RNASE H2 ACTIVITY SCREENING IN HUMAN CD3+ CELLS 109 4.3 CELL MODELS FOR PATHOGENIC RNASE H2 VARIANTS 112 4.4 RNASE H2 FUNCTION AND REGULATION 113 4.4.1 RNase H2 and transcription 113 4.4.2 RNase H2 kinetic parameters 115 4.4.3 RNase H2 activity during the cell cycle and induction by PMA 115 4.4.4 RNase H2 activity in different cell types 117 REFERENCES 119 APPENDIX 134 APP. 1: ASSAY SUBSTRATES 134 APP. 2: ANALYSIS OF ERROR SOURCES 134 Biological errors 134 Procedural errors 137 APP. 3: QUBITTM PROTEIN ASSAY PERFORMANCE CHARACTERISTICS 139 APP. 4: ‘ACCURACY’ AND RELATED TERMS 140 APP. 5: CHARACTERISTICS OF THE SYSTEMIC SCLEROSIS PATIENT SSC1 141 APP. 6: RNASE H2 SUBUNIT PROTEIN EXPRESSION IN DIFFERENT TISSUES 142 APP. 7: PARADIGM CALCULATION OF THE EFFECTIVE METHODOLOGICAL CV 143 APP. 8: GENOTYPING RESULTS OF CRISPR/CAS9-GENERATED HELA CLONES 144 APP. 9: RNASE H2 ASSAY STANDARD OPERATING PROCEDURE 146 SOP 1 cell preparation and lysis 146 SOP 1.1 Material and reagents 146 SOP 1.2 Assay planning 146 SOP 1.3 Prepare cell pellets 147 SOP 1.4 Lysis 147 SOP 2 Qubit™ protein assay 148 SOP 2.1 Material 148 SOP 2.1 Working procedure 148 SOP 3 RNase H2 assay 150 SOP 3.1 Material and reagents 150 SOP 3.2 Prepare a plate layout and a pipetting scheme 151 SOP 3.3 Prepare the reaction buffer and substrates 151 SOP 3.4 Prepare your lysate premix (volume B, 65 µl) 151 SOP 3.5 Prepare the photometer 152 SOP 3.6 Start the reaction by adding volume A (55 µl) to the reaction plate 152 SOP 3.9 Insert the plate, perform gain adjustment and start the test run 152 SOP 3.10 Data analysis 152 SOP 4 Figures and Charts 155 RNase H2 assay work flow 155 Assay substrates 156 Chart A. Corrected CVs of all error levels 157 Estimation of the effective CV for a planned experiment 158 Chart B: RNaseH2 assay working range for different cell types 159 Chart C: Approximate cell yield of biological material 159 Chart D: Plate layout 160 Chart E: Pipetting scheme 160 Pipetting work flow 161 Chart F: Fluorescence raw data table 161 Calculation of standard catalytic activity using standard curves 162 Inter-assay comparability 163 ACKNOWLEDGMENTS 164 DECLARATIONS 165 / Ribonukleotid-Exzisionsreparatur ist ein RNase-H2-abhängiger DNA-Reparaturmechanismus, der durch die Entfernung fälschlich eingebauter Ribonukleotide die Integrität und Stabilität der DNA erhält. Eine verminderte RNase-H2-Aktivität führt zu einer Anhäufung von Ribonukleotiden in der DNA, wodurch die DNA destabilisiert wird und schließlich Schaden nimmt. Das Resultat sind Doppelstrangbrüche, Chromosomenabberationen, eine gestörte Segregation der defekten Chromosomen und die Bildung von „Mikrokernen“ mit instabilen Kernmembranen. Bei Zerfall dieser Mikrokern-Hüllen löst das freiwerdende Chromatin eine cGAS-STING-abhängige Immunkaskade aus, welche die Bildung von Typ-I-Interferonen und Zytokinen stimuliert. Verminderte RNase-H2-Aktivität trägt dadurch direkt zur Entstehung von Autoinflammation und Autoimmunität bei und spielt wahrscheinlich auch als Malignitätsfaktor einiger Karzinome, sowie bei Alterungsprozessen und Neurodegeneration eine Rolle. Daher kann RNase-H2-Aktivität als ein vielversprechender diagnostischer und prognostischer Marker angesehen werden. Bisher etablierte Methoden zur Messung der RNase-H2-Enzymaktivität verfügen jedoch nicht über die Standardisierung und Validierung, welche für den klinischen Einsatz notwendig sind. Diese Dissertation implementiert eine Standardvorgehensweise, Standardkurven und statistische Kenngrößen für einen FRET-basierten RNase-H2-Assay. Der Assay ist für die Anwendung mit Zelllysaten validiert, und liefert standardisierte Ergebnisse. Durch eine hohe Sensitivität und eine strikte Linearität über einen großen Arbeitsbereich kann der Assay in vielen verschiedenen Zell- oder Gewebetypen angewendet werden. Die Gesamt-Variabilität beträgt dabei zwischen 8,6 % bis 16 %. Aufgrund einer relativ niedrigen inter-individuellen Schwankung der zellulären RNase-H2-Aktivität sind menschliche T-Zellen ein geeigneter Zelltyp für klinische Vergleichsstudien. So konnte in T-Zellen einer Patientin mit Systemischer Sklerose und zweier Patientinnen mit Systemischem Lupus Erythematodes, welche bekannte heterozygote RNASEH2 Mutationen aufwiesen, eine verminderte RNase-H2-Aktivität im Vergleich zu einer Kontrollgruppe mit gesunden Probanden gefunden werden. Diese Dissertation liefert die Grundlagen für die Implementierung eines RNase-H2-Assays als klinisches Diagnostikum. Für eine tatsächliche klinische Anwendung ist jedoch die Etablierung einer deutlich größeren Kontrollgruppe notwendig. Dadurch könnten einerseits weitere interindividuelle Einflussgrößen auf die RNase-H2-Aktivität identifiziert werden. Andererseits könnte dies die Festlegung eines Schwellenwerts ermöglichen, unter welchem sich eine Reduktion der RNase-H2-Aktivität wahrscheinlich klinisch manifestiert. Zur Beurteilung der phänotypischen Auswirkungen von RNASEH2 Mutationen werden häufig Experimente mit rekombinanter RNase-H2-durchgeführt. Dies lässt allerdings keine Aussagen darüber zu, inwiefern die Mutationen die Enzymaktivität durch transkriptionelle, post-transkriptionelle, translationale oder post-translationale Prozesse beeinflussen. Die direkte Messung der RNase-H2-Aktivität in Zelllysaten ermöglicht eine umfassendere Bewertung der klinischen Relevanz genetischer Varianten. Zur Einschätzung ob HeLa-Zell-Modelle geeignet dafür sind, die intrazellulären Auswirkungen von RNASEH2-Mutationen auf die Enzymaktivität zu untersuchen, wurde mittels CRISPR/Cas9 die vielseits publizierte RNASEH2B-Mutation A177T in HeLa-Zellen eingefügt. Jedoch fand sich nach der Transfektion und Zellklonierung eine sehr hohe Variabilität der RNase-H2-Aktivität zwischen den HeLa-Zellklonen. Aufgrund der zudem relativ niedrigen Targeting-Effizienz scheinen HeLa-Zellen für diese Fragestellung ein wenig geeigneter Zelltyp zu sein. Die direkte Verwendung von immortalisierten Zelllinien aus Patientengewebe, oder die Anwendung von CRISPR/Cas in iPS-Zellen könnten vielversprechender sein. Als Nebenbefund fand sich in dieser Dissertation eine erhöhte RNase-H2-Aktivität in der S-, G2- und M-Phase des Zellzyklus, sowie nach der Stimulation mit LPS und IL-2, sowie insbesondere dem Mitogen PMA. Dies liefert Hinweise zu möglichen intrazellulären Regulationswegen der RNase-H2-Aktivität, über welche bisher wenig bekannt ist.:CONTENTS CONTENTS 5 ABBREVIATIONS 8 ABSTRACT 13 ZUSAMMENFASSUNG 15 1 INTRODUCTION 17 1.1 RIBONUCLEOTIDE EXCISION REPAIR IN HEALTH AND DISEASE 17 1.1.1 Role and function of RER in mammals 17 1.1.2 Clinical relevance of dysfunctional RER 18 1.1.2.1 Aicardi-Goutières syndrome – a paradigm for autoimmunity 19 1.1.2.2 RNase H2 and malignancy 21 1.1.2.3 DNA-damage, aging and neurodegeneration 21 1.2 RIBONUCLEASE H2 21 1.2.1 Genetic and biochemical characteristics 21 1.2.2 Rnase H2 activity assays 23 1.2.3 Known mutations and their effects on enzymatic function 24 1.3 CRISPR/CAS: A TOOL FOR TARGETED MUTAGENESIS 27 1.4 AIM OF THIS THESIS 28 2 MATERIAL AND METHODS 29 2.1 MATERIAL 29 2.1.1 Chemicals and Reagents 29 2.2.1.1 Nucleic acids 29 2.2.1.2 Enzymes 30 2.2.1.3 Antibodies 31 2.2.1.4 Buffers and solutions 31 2.2.1.5 Cell growth media 32 2.2.1.6 Basic chemicals and reagents 32 2.1.2 Consumables 34 2.1.3 Kits 34 2.1.4 Devices 35 2.1.5 Cell lines 36 2.1.6 Animal clones 36 2.1.7 Software, databases and websites 37 2.2 METHODS 37 2.2.1 Cell methods 37 2.2.1.1 Isolation of primary cells 37 2.2.1.2 Cell culture 39 2.2.1.3 Cell analysis 41 2.2.2 Nucleic acid methods 42 2.2.2.1 DNA isolation via isopropanol precipitation 42 2.2.2.2 DNA isolation via ethanol precipitation in 96-well plates 42 2.2.2.3 DNA quantification 43 2.2.2.4 Primer design for PCR 43 2.2.2.5 Polymerase chain reaction (PCR) and gel electrophoresis 43 2.2.2.6 Purification of PCR products 44 2.2.2.7 Cloning methods 44 2.2.2.8 DNA Sequencing 45 2.2.3 Protein methods 46 2.2.3.1 Protein extraction from cells 46 2.2.3.2 Protein quantification 47 2.2.4 Statistics and informatics 47 2.2.5 CRISPR/Cas methods 47 2.2.5.1 sgRNA design 47 2.2.5.2 Cloning of plasmids containing sgRNA cassettes 48 2.2.5.3 Design of repair templates 49 2.2.5.4 Generating genetically modified HeLa cells using CRISPR/Cas9 49 2.2.5.5 Genotyping of cell clones generated by CRISPR/Cas9 50 2.2.6 RNase H2 activity 50 2.2.7 Control group inclusion criteria 50 3 RESULTS 51 3.1 ESTABLISHING THE RNASE H2 ASSAY 51 3.1.1 Method establishment 51 3.1.1.1 Methodological approach 51 3.1.1.2 Assay workflow and normalization 51 3.1.1.3 Establishing basic assay settings 54 3.1.1.4 Time-resolved measurement 54 3.1.1.5 Establishing controls 56 3.1.1.6 Fluorescence standard curves 62 3.1.1.7 Interpretation of the fluorescence progress curve 62 3.1.1.8 Steady-state kinetics: Definition of assay end-points 65 3.1.1.9 Standardization to externally validated controls 66 3.1.1.10 Ruggedness 68 3.1.1.11 Influence of cell cycle and stimulation on RNase H2 activity 70 3.1.2 Assay precision 70 3.1.2.1 Coefficient of variation 70 3.1.2.2 Experimental design 71 3.1.2.3 Error levels I – III: from linear regression to pipetting error 71 3.1.2.4 Error level IVa and IV: quantification error 75 3.1.2.5 Error levels V and VI: cell preparation errors 77 3.1.2.6 Calculation of individual CVs 79 3.1.2.7 Replication of individual assay steps and the effective CV 81 3.1.2.8 Inter-assay variability the use of standards 82 3.1.3 RNase H2 activity of different cell types 82 3.2 ESTABLISHING A SCREENING STRATEGY FOR RNASE H2 ACTIVITY 85 3.2.1 Choice of cell type and cell isolation 85 3.2.2 Recruitment of the control group 86 3.2.3 Biological variability of RNase H2 activity in B cells and T cells 86 3.2.4 Sample size and effect size 89 3.2.5 Reduced RNase H2 Activity in T Cells of Patients with Systemic Autoimmunity 91 3.3 GENERATION OF AN RNASEH2BA177T CELL MODEL 93 3.3.1 Experimental design 93 3.3.2 Genotyping results 94 3.3.3 Impact of the RNASEH2B A177T mutation on RNase H2 activity 95 4 DISCUSSION 98 4.1 RNASE H2 ASSAY 98 4.1.1 Qualitative validity 98 4.1.1.1 Assay end-points 98 4.1.1.2 Determination of RNase H2 activity from enzyme progress curves 100 4.1.1.3 Normalization 102 4.1.1.4 Validation and control of systematic errors 104 4.1.2 Quantitative considerations 107 4.1.2.1 Sensitivity, precision and replication 107 4.1.2.2 Applicability for high-throughput analysis 108 4.1.3 Perspective 108 4.2 RNASE H2 ACTIVITY SCREENING IN HUMAN CD3+ CELLS 109 4.3 CELL MODELS FOR PATHOGENIC RNASE H2 VARIANTS 112 4.4 RNASE H2 FUNCTION AND REGULATION 113 4.4.1 RNase H2 and transcription 113 4.4.2 RNase H2 kinetic parameters 115 4.4.3 RNase H2 activity during the cell cycle and induction by PMA 115 4.4.4 RNase H2 activity in different cell types 117 REFERENCES 119 APPENDIX 134 APP. 1: ASSAY SUBSTRATES 134 APP. 2: ANALYSIS OF ERROR SOURCES 134 Biological errors 134 Procedural errors 137 APP. 3: QUBITTM PROTEIN ASSAY PERFORMANCE CHARACTERISTICS 139 APP. 4: ‘ACCURACY’ AND RELATED TERMS 140 APP. 5: CHARACTERISTICS OF THE SYSTEMIC SCLEROSIS PATIENT SSC1 141 APP. 6: RNASE H2 SUBUNIT PROTEIN EXPRESSION IN DIFFERENT TISSUES 142 APP. 7: PARADIGM CALCULATION OF THE EFFECTIVE METHODOLOGICAL CV 143 APP. 8: GENOTYPING RESULTS OF CRISPR/CAS9-GENERATED HELA CLONES 144 APP. 9: RNASE H2 ASSAY STANDARD OPERATING PROCEDURE 146 SOP 1 cell preparation and lysis 146 SOP 1.1 Material and reagents 146 SOP 1.2 Assay planning 146 SOP 1.3 Prepare cell pellets 147 SOP 1.4 Lysis 147 SOP 2 Qubit™ protein assay 148 SOP 2.1 Material 148 SOP 2.1 Working procedure 148 SOP 3 RNase H2 assay 150 SOP 3.1 Material and reagents 150 SOP 3.2 Prepare a plate layout and a pipetting scheme 151 SOP 3.3 Prepare the reaction buffer and substrates 151 SOP 3.4 Prepare your lysate premix (volume B, 65 µl) 151 SOP 3.5 Prepare the photometer 152 SOP 3.6 Start the reaction by adding volume A (55 µl) to the reaction plate 152 SOP 3.9 Insert the plate, perform gain adjustment and start the test run 152 SOP 3.10 Data analysis 152 SOP 4 Figures and Charts 155 RNase H2 assay work flow 155 Assay substrates 156 Chart A. Corrected CVs of all error levels 157 Estimation of the effective CV for a planned experiment 158 Chart B: RNaseH2 assay working range for different cell types 159 Chart C: Approximate cell yield of biological material 159 Chart D: Plate layout 160 Chart E: Pipetting scheme 160 Pipetting work flow 161 Chart F: Fluorescence raw data table 161 Calculation of standard catalytic activity using standard curves 162 Inter-assay comparability 163 ACKNOWLEDGMENTS 164 DECLARATIONS 165

Die fortlaufend stärkere Durchdringung unseres Alltags mit digitalen Technologien wird besonders deutlich durch tragbare Geräte wie Smartphones, auf die jederzeit zugegriffen werden kann. Noch einen Schritt weiter gehen körpernah getragene, vernetzte Self-Tracking-Systeme wie Aktivitätstracker, welche kontinuierlich Bewegungsdaten und physiologische Parameter erfassen, algorithmisch aufbereiten und an die Nutzer*innen als quantifiziertes Feedback, oft zur Verhaltensmodifikation, zurückmelden. Diese spezifische Form der Interaktion zwischen Mensch und Technologie – körpernah, kontinuierlich, quantifiziert, vernetzt und persuasiv – ist für die Ingenieurpsychologie besonders relevant, da sie eine sehr enge Verbindung von Körper und Technik erfordert und spezifische Herausforderungen für die Stärkung der Selbstbestimmung ihrer Nutzer*innen bereithält. Einerseits dienen Aktivitätstracker der erleichterten Selbstreflexion durch Sichtbarmachung von Zusammenhängen, die zuvor verborgen blieben, wie etwa zwischen sportlicher Aktivität und Ruheherzfrequenz. Andererseits sollen Aktivitätstracker die Motivation für körperliche Verhaltensänderungen steigern. Die Nutzung von Aktivitätstrackern bewegt sich also potenziell in einem Spannungsfeld zwischen der Steigerung von Selbstbestimmung durch erweitertes Wissen sowie Aufzeigen von Handlungsoptionen und der Einschränkung der Selbstbestimmung durch persuasive Strategien zur Motivationssteigerung. Dieses Spannungsfeld bedingt neue Ansätze zur Beziehungsgestaltung zwischen Mensch und Trackingsystem. In der empirischen Forschung zur Nutzung von Aktivitätstrackern wird häufig darauf hingewiesen, dass ein Großteil der Nutzenden nach wenigen Wochen oder Monaten den kontinuierlichen Gebrauch beendet. Dieser Befund deutet daraufhin, dass Barrieren existieren, die die Langzeitnutzung unwahrscheinlicher machen. Des Weiteren wird immer wieder über negative Effekte der Trackernutzung berichtet, beispielsweise Stress. Allerdings ist auch bekannt, dass zahlreiche andere Personen ihr Trackingsystem über Jahre hinweg intensiv und erfolgreich gebrauchen. Es lässt sich also in Bezug auf die Nutzungstrajektorien eine bedeutsame Varianz feststellen, die es zu erklären gilt, um Self-Tracking-Anwendungen für diverse Nutzende gewinnbringend zu gestalten. Um diesem Vorhaben gerecht zu werden, ist es unabdingbar zu verstehen, welche individuellen Differenzen in der Gruppe der Nutzer*innen die Interaktion mit dem Aktivitätstracker, insbesondere in Bezug auf motivationale Aspekte, prägen. Dieser Herausforderung stellt sich die vorliegende Dissertation und greift dazu auf etablierte Theorien und Konzepte der Persönlichkeits- und Sozialpsychologie zurück. Da der theoriegeleitete Einbezug von Personenmerkmalen in die ingenieurpsychologische Forschung noch wenig vorangetrieben war, bestand zu Beginn des Promotionsvorhabens die Notwendigkeit, ein Konstrukt zu konzeptualisieren, welches zum einen auf einem stabilen psychologischen Theoriefundament steht und zum anderen spezifisch auf den Kontext der Mensch-Technik-Interaktion zugeschnitten ist. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde aus diesem Grund an der Herleitung der interaktionsbezogenen Technikaffinität (ATI) als kontextspezifische Variante der Denkfreude und ihrer Messbarmachung gearbei-tet. Insgesamt umfassten die Datenerhebungen zur Bestimmung der Gütekriterien der ATI-Skala fünf Datensätze mit über 1500 Teilnehmenden. Das Resultat der Skalenentwicklung ist ein unidimensionales, ökonomisches, reliables und valides Erhebungsinstrument der interaktionsbezogenen Technikaffinität (Artikel 1). Als relativ stabiles Persönlichkeitsmerkmal, das die Motivation zur Auseinandersetzung mit Technik grundlegend beeinflusst, wurde ATI in die folgenden Studien zur Interaktion zwischen Mensch und Aktivitätstracker miteinbezogen. Um die alltägliche, individuelle Mensch-Tracker-Interaktion umfassend zu verstehen und erklären zu können, wie es zu den unterschiedlichen Nutzungsverläufen kommt, müssen verschiedene Phasen der Nutzung untersucht werden. Zunächst ist zu klären, welche Motivatoren Menschen eigentlich dazu veranlassen, mit der Trackernutzung zu beginnen. Weiterhin ist die Nutzungsphase selbst zu beleuchten, um zu beschreiben, wie sich die oben beschriebene, spezifische Form der Trackerinteraktion auf die Nutzungserfahrung und anhaltende Motivation auswirkt und wie sich negative Nutzungskonsequenzen bemerkbar machen. Schließlich sind zum Verständnis der Nutzungstrajektorien die Gründe für den Abbruch zu berücksichtigen, sodass auch die Phase nach der Nutzung relevant ist. Da sich diese Dissertation dezidiert damit beschäftigt, wie sich die Interaktion mit Aktivitätstrackern im Alltag gestaltet, ist die Untersuchung der Nutzung in Stichproben von tatsächlichen bzw. ehemaligen Aktivitätstracker-Nutzer*innen angezeigt. Aus diesem Grund wurden zwei Online-Erhebungen durchgeführt, um ebendiese Stichproben zu erreichen. Das Ziel der ersten Studie (N = 210) war die quantitative Analyse von Nutzungsmotivationen sowie unintendierten, negativen Effekten der Trackernutzung im Alltagsgebrauch. Es zeigte sich, dass das Tracken sowohl zum Selbstzweck (intrinsische Motivation) als auch zur Erreichung eines externen Ziels (extrinsische Motivation) durchgeführt wird und diese Motivationstypen oft gleichzeitig auftreten. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass negative Effekte in Form von Motivationsverlusten in Bezug auf die Trackernutzung und die körperliche Aktivität eine Rolle im Alltag vieler Nutzer*innen spielen. Die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieser Effekte wird teilweise von Personenmerkmalen wie ATI und der Nutzungsmotivation bestimmt (Artikel 2). Die zweite Studie nahm ehemalige Nutzer*innen (N = 159) in den Blick und fokussierte auf die Erfassung der Gründe für den Nutzungsabbruch sowie die Stabilität der Abbruchentscheidung. Die Ergebnisse machten deutlich, dass zahlreiche Nutzungsbarrieren für die Entscheidung, den Tracker abzulegen, ausschlaggebend sind. Außerdem sind die Abbruchentscheidungen oft nicht permanent, was auf eine episodische Trackernutzung hindeutet (Artikel 3). Schließlich wurden wiederum Personenmerkmale und außerdem Interaktionscharakteristika in Betracht gezogen, um die große Varianz hinsichtlich Abbruchgründen und -permanenz zu erklären. Die Analysen offenbarten unter anderem, dass eine episodische Nutzung (d. h. nicht endgültige Beendigung) wahrscheinlicher ist, wenn sich die Nutzungsmotivation durch einen hohen Grad an Selbstbestimmung auszeichnet (Artikel 4). Abschließend betonen die Befunde der Dissertation die zentrale Rolle der wahrgenommenen Selbstbestimmung im Kontext der Mensch-Tracker-Interaktion und geben Anlass für Designrichtlinien, die die Beziehung zwischen Trackingsystem und Nutzer*in mit all ihren gegenseitigen Abhängigkeiten und individuellen Merkmalen berücksichtigen, um so die Selbstbestimmung zu erhalten oder sogar durch vertieftes Selbstwissen zu stärken. / The ongoing permeation of our daily life with digital technologies is particularly evident in wearable devices such as smartphones, which can be accessed at any time. Wearable, connected self-tracking systems such as activity trackers go even a step further. They continuously record movement data and physiological parameters, process them algorithmically and provide quantified feedback to the user, often for behavioral modification. This specific form of interaction between humans and technology – close to the body, continuous, quantified, connected, and persuasive – is particularly relevant for engineering psychology, as it requires a very close connection between body and technology and poses specific challenges for strengthening the self-determination of its users. That is, on the one hand, activity trackers serve to facilitate self-reflection by revealing relationships which were previously hidden, such as the relationship between physical activity and resting heart rate. On the other hand, activity trackers are intended to enhance motivation for physical behavioral changes. The use of activity trackers thus potentially moves in a field of tension between the increase of self-determination through expanded knowledge as well as the identification of behavioral options and the restriction of self-determination through persuasive strategies to increase motivation. This tension requires new approaches to the design of relationships between people and tracking systems. Empirical research on activity tracker usage often highlights that a large proportion of users stop continuous use after a few weeks or months. This finding suggests the existence of barriers that make long-term use less likely. Furthermore, negative effects of tracker use, such as stress, are repeatedly reported. However, it is also known that many other users have enjoyed intensive and successful use of their tracking system for many years. Thus, a significant variance in usage trajectories can be observed, which needs to be explained in order to make self-tracking applications beneficial for diverse users. To meet this goal, it is essential to understand which individual differences in the group of users shape the interaction with their activity tracker, especially with respect to motivational aspects. This dissertation addresses this challenge by drawing on established theories and concepts of personality and social psychology. At the beginning of the dissertation project, the theory-based inclusion of personal characteristics in engineering psychology had not yet been sufficiently advanced. Thus, there was a need to conceptualize a construct which, on the one hand, stands on a stable psychological theoretical foundation and, on the other hand, is specifically tailored to the context of human-technology interaction. For this reason, the conceptualization of affinity for technology interaction (ATI) as a context-specific variant of need for cognition and its measurability took place within the context of the dissertation. In total, the data collection to determine the quality criteria of the ATI scale comprised five data sets with over 1500 participants. The result of the scale development is a unidimensional, economical, reliable, and valid survey instrument of ATI (Article 1). As a relatively stable personality trait that fundamentally influences motivation to engage with technology, ATI was included in subsequent studies of human-activity tracker interaction. In order to comprehensively understand the everyday, individual human-tracker interaction and to be able to explain how the various usage patterns occur, different phases of usage must be examined. First, it must be clarified which motivators actually cause a person to start using a tracker. Furthermore, the usage phase itself must be examined to describe how the specific form of tracker interaction described above affects the usage experience and ongoing motivation, and how negative usage consequences become apparent. Finally, to understand usage trajectories, the reasons for discontinuation need to be considered, hence the post-usage phase is also relevant. Since this dissertation decidedly focuses on the interaction with activity trackers in everyday life, the investigation of actual or former activity tracker users is indicated. For this reason, two online surveys were conducted to assess these actual (former) users. The aim of the first study (N = 210) was to quantitatively analyze motivations for usage as well as unintended, negative effects of tracker usage in daily use. It was shown that tracking is performed both for an end in itself (intrinsic motivation) and to achieve an external goal (extrinsic motivation), and that these motivation types often occur simultaneously. Furthermore, it was shown that negative effects in terms of motivation losses with respect to tracker use as well as physical activity play a role in many users' daily lives. The likelihood of these effects occurring is partly determined by personal characteristics such as ATI and motivation for usage (Article 2). The second study examined former users (N = 159) and focused on the reasons for discontinuing use and the stability of abandonment. The results indicated that numerous barriers to use are decisive for the decision to discontinue tracking. In addition, abandonment decisions are often not permanent, suggesting episodic tracker use (Article 3). Finally, person and interaction characteristics were considered to explain the large variance in abandonment reasons and permanence. The analyses revealed, among other things, that episodic use (i.e., not definitive termination) is more likely when the motivation for usage is characterized by a high degree of self-determination (Article 4). In conclusion, the findings of the dissertation emphasize the central role of perceived self-determination in the context of human-tracker interaction and give rise to design guidelines that take into account the relationship between the tracking system and the user with all its interdependencies and individual characteristics in order to preserve or even strengthen self-determination through deeper self-knowledge.