Ziel der vorliegenden Arbeit war die Identifizierung genetischer Faktoren, die das Plasmaproteom regulieren. Die Untersuchungen wurden im Modellsystem einer F2-Kreuzung zweier Inzucht-Mausstämme (FVB.LDLR-/-, C57BL/6.LDLR-/-) durchgeführt, die sich in ihrer Atheroskleroseausprägung unterscheiden. Von jedem der 453 Tiere der F2-Generation wurden Plasmaproteomprofile mittels Massenspektrometrie (MALDI-TOF) generiert. Diese Spektren wurden in zwei unabhängigen Datenanalysen ausgewertet und eine Kopplungsanalyse (QTL-Analyse, quantitative trait loci) der Phänotypen mit jeweils 192 genetischen Markern in jedem der F2-Tiere durchgeführt. So wurden die Datensätze von Proteom und Genom miteinander kombiniert, um Genorte, die mit unterschiedlich regulierten Proteinen in Verbindung stehen, zu identifizieren. Dieser Ansatz ist bisher in der Literatur nicht beschrieben worden. In der vorliegenden Arbeit wird sowohl die Methodik der statistischen Auswertung als auch die weitere Analyse der generierten Daten beschrieben. Es wurden zahlreiche hochsignifikante Kopplungssignale gefunden, von denen zwei durch die Identifizierung von Proteinen verifiziert werden konnten. Es handelt sich hierbei um das Apo-A2 des HDL auf Chromosom 1 und Hämoglobin subunit alpha auf Chromosom 11. Eine Kolokalisation der gefundenen Proteine mit Loci der Atherosklerosedisposition konnte nicht identifiziert werden. Dieser Ansatz zeigt erstmals, dass eine hypothesenfreie Verbindung proteomischer und genomischer Daten möglich ist und zur Identifizierung genetisch regulierter Plasmaproteine beitragen kann.

Ziel der vorliegenden Arbeit war die Identifizierung genetischer Faktoren, die das Plasmaproteom regulieren. Die Untersuchungen wurden im Modellsystem einer F2-Kreuzung zweier Inzucht-Mausstämme (FVB.LDLR-/-, C57BL/6.LDLR-/-) durchgeführt, die sich in ihrer Atheroskleroseausprägung unterscheiden. Von jedem der 453 Tiere der F2-Generation wurden Plasmaproteomprofile mittels Massenspektrometrie (MALDI-TOF) generiert. Diese Spektren wurden in zwei unabhängigen Datenanalysen ausgewertet und eine Kopplungsanalyse (QTL-Analyse, quantitative trait loci) der Phänotypen mit jeweils 192 genetischen Markern in jedem der F2-Tiere durchgeführt. So wurden die Datensätze von Proteom und Genom miteinander kombiniert, um Genorte, die mit unterschiedlich regulierten Proteinen in Verbindung stehen, zu identifizieren. Dieser Ansatz ist bisher in der Literatur nicht beschrieben worden. In der vorliegenden Arbeit wird sowohl die Methodik der statistischen Auswertung als auch die weitere Analyse der generierten Daten beschrieben. Es wurden zahlreiche hochsignifikante Kopplungssignale gefunden, von denen zwei durch die Identifizierung von Proteinen verifiziert werden konnten. Es handelt sich hierbei um das Apo-A2 des HDL auf Chromosom 1 und Hämoglobin subunit alpha auf Chromosom 11. Eine Kolokalisation der gefundenen Proteine mit Loci der Atherosklerosedisposition konnte nicht identifiziert werden. Dieser Ansatz zeigt erstmals, dass eine hypothesenfreie Verbindung proteomischer und genomischer Daten möglich ist und zur Identifizierung genetisch regulierter Plasmaproteine beitragen kann.