In der vorliegenden Dissertation wurde der Einfluss der Baumdiversität auf die Bodenpilzgemeinschaft in Chinesischen subtropischen experimentellen Waldflächen untersucht.

Hereditäre Kardiomyopathien sind durch klinische und genetische Heterogenität gekennzeichnet, welche die Kardiogenetik vor Herausforderungen stellt. In dieser Arbeit wurden manche dieser Herausforderungen angegangen, indem anhand einer Kohorte von 61 Patienten mit Kardiomyopathie bzw. primärer Arrhythmie eine Exom-Diagnostik mit anschließender stufenweiser Datenanalyse vorgenommen wurde. Ein Ziel der Arbeit war, die aktuellen diagnostischen Detektionsraten zu prüfen sowie zu bewerten, ob eine erweiterte Exom-Diagnostik im Vergleich zur üblichen Genpanel-Analyse einen diagnostischen Zugewinn bringt. Zudem sollten potenzielle Krankheitsgene sowie komplexe Genotypen identifiziert werden. Die Ergebnisse zeigten, dass bei insgesamt 64% der Patienten eine Variante von Interesse gefunden wurde. Hervorzuheben ist die hohe Detektionsrate in der größten Subkohorte, die aus Patienten mit dilatativer bzw. linksventrikulärer Non-Compaction Kardiomyopathie bestand: 69% und damit höher im Vergleich zur in der Literatur berichteten Detektionsrate von bis zu 50%. Im Rahmen der stufenweisen Daten-Auswertung zeigte sich zwar, dass die meisten kausalen Varianten in den phänotypspezifischen Panels zu finden waren, die Analyse eines erweiterten Panels mit 79 Genen sowie der Gesamtexom-Daten aber zu einer zusätzlichen Aufklärungsquote von 13% bzw. 5% führte. Durch die Erweiterung der Diagnostik konnten interessante, teilweise neue Assoziationen zwischen Genotyp und Phänotyp sowie neue Kandidatengene identifiziert werden. Das beste Beispiel dafür ist eine trunkierende Variante im STK38-Gen, das an der Phosphorylierung eines Regulators der Expression kardialer Gene beteiligt ist. Zusammenfassend konnte gezeigt werden, dass, obwohl die Detektionsrate von Genpanels für die Routine-Diagnostik akzeptabel ist, die Anwendung von Exom-Diagnostik einen diagnostischen Zugewinn, die Entdeckung von interessanten Genotyp-Phänotyp-Korrelationen sowie die Identifizierung von Kandidatengenen ermöglicht. / Hereditary cardiomyopathies are characterized by clinical and genetic heterogeneity, which poses challenges to genetic diagnostics in cardiogenetics. In this study, some of these challenges were addressed on the basis of the genetic analysis of 61 cardiomyopathy and arrhythmia patients using exome sequencing with subsequent stepwise analysis of the genetic data. One objective of the study was to examine the current diagnostic yield of genetic analysis as well as to assess the diagnostic benefit of an extended exome analysis vs. targeted gene panel analysis. Another aim was to identify novel candidate genes and describe new genotype-phenotype correlations. Regarding the results, a variant of interest could be detected in 64% of the patients. Of note is the high detection rate in the main subcohort of patients with dilated cardiomyopathy and/or left ventricular noncompaction cardiomyopathy: 69% vs. the reported detection rate of max. 50% in the literature. To evaluate the additional diagnostic benefit of extensive exome testing, a stepwise analysis of the exome data was performed. It was shown here that most of the variants of interest were detected in the phenotype-specific core gene panels; however, the analysis of an extended gene set with 79 genes and subsequently of the complete exome data led to an additional diagnostic yield of 13% and 5% respectively. Through the expansion of the genetic analysis, interesting or new genotype-phenotype correlations could be documented and candidate genes could be identified. The best candidate was a truncating variant in STK38, a gene coding for a kinase that phosphorylates a transcription regulator of genes encoding for cardiac sarcomere proteins. In conclusion, although the detection rate of gene panels is acceptable for the clinical routine, the use of exome analysis enables the highest possible diagnostic yield, the detection of interesting genotype-phenotype correlations as well as the identification of new candidate genes.

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To understand transmissible human diseases, disciplines such as epidemiology and the surveillance of affected cases are as essential as the knowledge about the pathogenesis and the course of a disease. Epidemiologists categorize and estimate factors for public health risks by taking metadata into account including geographic aspects, health and social states to study a disease transmission and prevent further cases. In addition, a focus on the causative agents itself is necessary in order to understand their ecology and hence their virulence traits. The causative agents for a severe pneumonia named Legionnaires’ disease (LD) are bacteria of the genus Legionella. The putative sources of LD infection are any aerosol-generating natural or man-made fresh water systems. Due to this ubiquitous distribution of legionellae, it is difficult to find the source of infection. Therefore, it is necessary to isolate the bacterium from the suffering patients to further characterize it in the laboratory and to compare the clinical isolates with isolates obtained from probable environmental sources. The predominant species isolated from LD patients is Legionella pneumophila serogroup (Sg) 1. Intensive genotyping of L. pneumophila Sg1 isolates by using the current gold standard method, the sequence-based typing scheme (SBT), revealed limitations in the discrimination of several sequence types (ST) which could not be compensated for by additional phenotypic typing scheme. In practical terms, this means that several clones or STs are disproportional frequently found in both, patients and water systems, and cannot be distinguished by current methods. Therefore, a distorted picture of endemic and globally-spread clones is generated and current typing methods cannot add substantial information during the identification of the infectious source. The aim of this thesis is to develop and implement new typing methods for L. pneumophila isolates with a higher resolution than the gold standard methods. A DNA-DNA hybridization based microarray was designed and equipped with probes that target specifically L. pneumophila virulence factors and genes that are involved in the biosynthesis of lipopolysaccharide structures. Legionellae can be subgrouped on the basis of their lipopolysaccharide structures. Here, the usually phenotypic characterization of L. pneumophila Sg1 is successfully transmitted to a DNA-based genotypic method. Furthermore, the detailed validation of the DNA-microarray revealed a higher discriminatory power in comparison to the gold standard methods. It enables previously indistinguishable clones to be subdivided, providing valuable information about probable sources of infection. The second new tool for typing of L. pneumophila is based on the core genome of the bacteria. An extended SBT-scheme was extracted from the core genome and accordingly named core genome multilocus sequence typing (cgMLST). This genome wide gene-by-gene typing approach allows a high genomic resolution of L. pneumophila isolates by retaining epidemiological concordance. A major advantage of this genome-based method is the detection of large recombination events within the analysed genomes, which is, so far, reserved for whole genome sequencing. The population structure of legionellae is largely driven by recombination and horizontal gene transfer rather than by spontaneous mutations. Therefore, the detection of recombination events is essential for typing of L. pneumophila isolates. In addition, the cgMLST-scheme assigns a core genome sequence type to the analysed isolate and allows backwards compatibility with the current SBT-scheme. Both methods proved to be fast, reliable and robust typing methods through their application during outbreak investigations. Furthermore, both systems are particularly suited as routine molecular typing tools for the surveillance of single cases. The raw data are verified and translated into uniform portable codes, which enables the easy transfer and comparison of results. The standardized and portable quality of the results of both methods enables the establishment of a curated global database. This qualifies both methods as potential new gold standard methods for the genotyping of L. pneumophila isolates.

The genome of hepatitis B virus (HBV) can be assessed by sequence analysis of HBV DNA in serum. In most chronic HBV infected patients treated with potent nucleos(t)ide analogues (NAs) this approach however is limited by the fast decrease of serum HBV DNA during NA treatment. In contrast, HBV RNA was shown to persist in serum of some HBV infected individuals receiving NA treatment. In this study, we established the sequencing of serum HBV RNA as a method for the monitoring of HBV variants during NA treatment after the decrease of serum HBV DNA to undetectable levels. Using this approach, we studied the evolution of HBV variants in follow-up serum samples (n=156) of 25 patients treated with the potent polymerase inhibitor tenofovir (TDF) as second or third-line treatment. In our cohort, specific reverse transcribed full-length and truncated HBV RNA remained detectable with real-time PCR for long periods in most serum samples, also after the decline of HBV DNA during treatment with TDF. The HBV genome could be analyzed based on serum HBV DNA sequencing in 61 serum samples for a mean duration of 6.0 ± 4.5 (0 – 13) months. After this, sequencing of reverse transcribed serum HBV RNA allowed the analysis of the HBV genome for an additional mean duration of 33.9 ± 12.7 (16 - 65) months in 68 serum samples. The comparison of serum HBV DNA and serum HBV RNA derived sequences showed a high homology. In most patients, acquired HBV resistance variants in the reverse transcriptase (rt) region of the polymerase gene were detectable on HBV DNA and HBV RNA basis. Serum HBV RNA sequencing further revealed a long persistence of these variants during TDF treatment (mean duration of 26.5 ± 15.8 (0 – 50) months), which indicates a high conservation in the cccDNA of the infected individuals. Also HBV stop mutations in the small surface (s) gene, which were discussed in the pathogenesis of hepatocellular carcinoma (HCC), were present at baseline in 5 patients and remained detectable on HBV RNA basis during follow-up. In this study, we demonstrated that sequencing of reverse transcribed HBV RNA from patient serum is a suitable method to assess HBV variants during NA treatment. We further provided insights into the evolution of HBV variants during strong suppression of the viral replication with the polymerase inhibitor TDF. Future studies should investigate more comprehensively the clinical application of the here presented method of serum HBV RNA sequencing for the early detection of resistant HBV variants during NA treatment and the observation of HBV s gene variants related to HCC development.:Table of content I Table of content 3 II Abbreviations 6 1 Introduction 10 1.1 HBV 11 1.1.1 Classification 11 1.1.2 HBV virion structure and genomic organization 11 1.1.3 HBV proteins 12 1.1.4 HBV replication cycle 15 1.2 Chronic HBV infection 17 1.2.1 Epidemiology 17 1.2.2 Natural course of chronic HBV infection 17 1.3 Treatment of chronic HBV infection with nucleos(t)ide analogues 18 1.3.1 Nucleos(t)ide analogues 18 1.3.2 Treatment goals 18 1.3.3 Response to nucleos(t)ide analogue treatment 20 1.3.4 Treatment with nucleos(t)ide analogues and liver disease 21 1.4 Evolution of HBV variants during antiviral treatment 22 1.4.1 HBV resistance mutations in the pol gene 22 1.4.2 Resistance rates to treatment with nucleos(t)ide analogues 25 1.4.3 HBV variants in the s gene 26 1.5 HBV RNA in serum of chronically infected patients 29 1.5.1 HBV RNA molecules 29 1.5.2 HBV RNA packaging and release 29 1.5.3 HBV RNA as serum marker 31 1.6 Aim of the study 31 2 Materials and methods 33 2.1 Materials 33 2.1.1 Chemicals 33 2.1.2 Devices 33 2.1.3 Laboratory materials 34 2.1.4 Cycler 34 2.1.5 Kits 35 2.1.6 Buffers and solutions 36 2.1.7 Primers 36 2.1.8 Data analysis 39 2.2 Methods 39 2.2.1 Patient set and sample selection 39 2.2.2 Extraction of nucleic acids from serum samples 40 2.2.3 Reverse transcription of HBV RNA 40 2.2.4 Quantification of HBV serum DNA and HBV RNA by real-time PCR 41 2.2.4.1 Real-time PCR 41 2.2.4.2 Quantification of serum HBV DNA 43 2.2.4.3 Quantification of serum HBV trRNA and HBV flRNA 45 2.2.5 Sequencing of serum HBV DNA and HBV RNA 47 2.2.5.1 Primer design 47 2.2.5.2 Amplification by PCR 48 2.2.5.3 Purification of amplification products 50 2.2.5.4 Sanger sequencing of PCR fragments 51 2.2.6 Quantification of serum HBsAg and HBeAg 53 2.2.7 Cloning of HBV variants 53 2.2.8 Data analysis 55 2.2.8.1 Serum HBV DNA and HBV RNA quantities 55 2.2.8.2 Analysis of HBV DNA and HBV RNA sequences 55 3 Results 59 3.1 Composition of the patient set 59 3.2 Quantification of HBV DNA and HBV RNA in serum samples 59 3.2.1 Quantitative courses of serum HBV DNA 60 3.2.2 Quantitative courses of serum HBV flRNA and HBV trRNA 61 3.3 Sequencing of HBV DNA and HBV RNA 64 3.3.1 Method 64 3.3.2 Follow-up with sequencing of HBV DNA and HBV RNA 67 3.3.3 Genotyping of baseline samples 67 3.4 Evolution of HBV variants in the rt region 68 3.4.1 HBV resistance mutations in the rt region at baseline 68 3.4.2 HBV resistance mutations in the rt region during antiviral treatment 70 3.5 HBV variants in the s gene 77 3.5.1 HBV s gene variants at baseline 77 3.5.2 HBV s gene variants during antiviral treatment 80 4 Discussion 82 4.1 Patient cohort 82 4.2 Quantification of serum HBV DNA, HBV flRNA and HBV trRNA 82 4.3 Quantitative courses of serum HBV DNA, HBV flRNA and HBV trRNA 83 4.4 Sequencing of serum HBV RNA as novel method for HBV genome analysis 85 4.5 Evolution of HBV variants in the rt region 89 4.6 Evolution of HBV stop mutations in the s gene 91 4.7 Conclusion 92 III Summary 94 IV References 96 V List of Figures 104 VI List of Tables 105 VII Supplement 106 VIII Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 107 IX Curriculum Vitae 108 X Publications 110 XI Acknowledgment 114

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Glioblastoma multiforme (GBM) ist der häufigste bösartige Hirntumor bei Erwachsenen. Unbehandelt liegt das mediane Überleben bei circa drei Monaten. Mithilfe maximal möglicher Resektion des Tumors und anschließender aggressiver kombinierter Radiochemotherapie, bestehend aus Bestrahlung und dem Zytostatikum Temozolomid, wird das mediane Überleben auf circa 15 Monate nach Diagnosestellung angehoben. Trotz intensiver Forschung ist über die Entstehung des GBMs wenig bekannt, der einzige bisher bestätigte prädisponierende Faktor ist eine Bestrahlung des Kopfes, insbesondere im Kindes- und Jugendalter. Ein charakteristisches Merkmal des GBMs ist seine große Heterogenität sowohl innerhalb des Tumors eines Patienten als auch zwischen den Tumoren verschiedener Patienten. Dadurch werden die erfolgreiche Behandlung und eine mögliche Heilung erschwert, da sich bis heute nicht zuverlässig vorhersagen lässt, wie gut ein Patient von der Standardtherapie profitieren wird. Das infiltrative Wachstum von GBMs entlang von Nervenbahnen in der gesunden weißen Substanz oder mithilfe der Blutgefäße macht es nahezu unmöglich, die gesamte Tumormasse chirurgisch zu entfernen, was eine hohe Rezidivrate zur Folge hat. Ein größeres Verständnis für die Entstehungsmechanismen des GBMs und seiner Therapieresistenzen ist essenziell für die Entwicklung besserer Therapiemöglichkeiten und verlangt dringend nach geeigneten Modellen für deren Erforschung. In der Krebsforschung bedient man sich häufig an Zellkultur- oder Tiermodellen. Zellkulturen bieten den Vorteil, dass sie preisgünstig in der Unterhaltung sind und sich in relativ kurzer Zeit große Datenmengen durch einen hohen experimentellen Durchsatz erzielen lassen. Nachteilig ist, dass jeglicher Gewebeverband fehlt und das Modell daher nicht die reale Situation in einem ganzheitlichen Organismus widerspiegelt. Im Tiermodell ist der Organismus mitsamt verschiedenen Zelltypen, extrazellulärer Matrix und Blutkreislauf gegeben, jedoch gibt es mitunter gravierende Interspeziesunterschiede, die eine erfolgreiche klinische Translation der Ergebnisse aus Tierversuchen in das humane System erschweren. Patient-derived xenografts, also Transplantate aus Patientengewebe, machen sich den Organismus des Versuchstieres zunutze, erhalten aber dabei auch die Charakteristik des ursprünglichen Tumors weitgehend. Um eine Abstoßung des transplantierten Tumorgewebes zu verhindern, werden zumeist immundefiziente Tiere verwendet, bei denen die immunologische Komponente fehlt, was das Modell artifizieller macht. Zudem ist das erzeugte Tierleid ein nicht zu unterschätzender Faktor, denn Überlebenszeitanalysen mit dem Tod des Versuchstieres als Endpunkt, spielen eine wesentliche Rolle in der onkologischen Forschung. Um das Tierleid in wissenschaftlichen Experimenten zu verringern, wurde 1959 erstmals das 3R-Prinzip (Reduction, Replacement, Refinement) definiert, wonach Tierversuche möglichst komplett ersetzt, Tierzahlen reduziert und die Bedingungen für Versuchstiere verbessert werden sollen. Diesem Prinzip folgend wurden im Institut für Anatomie der Universität Leipzig die organotypischen Schnittkulturen aus Patientengewebe als Alternative zum Tierversuch etabliert. Hierbei wird operativ entnommenes Tumorgewebe von Patienten mithilfe eines Tissue Choppers in 350 µm dünne Scheiben geschnitten und auf Membranen an einer Luft-Medium-Grenze kultiviert. Gewebe aus humanem GBM kann auf diese Weise bis zu zwei Wochen vital erhalten und für Versuche verwendet werden. In der hier vorliegenden Promotionsarbeit wurden Schnittkulturen aus GBM-Gewebe von 25 Patienten angelegt und der Standardbehandlung aus Temozolomid und Bestrahlung unterzogen. Anschließend wurde das Gewebe histologisch aufgearbeitet, um einerseits die Qualität des Gewebeerhalts mittels klassischer Färbungen mit Hämatoxylin und Eosin beurteilen und um andererseits Marker für Proliferation (Ki67) und Apoptose (TUNEL-Assay) anfärben und quantifizieren zu können. In der Vergangenheit beschränkte sich die Auswertung solcher Färbungen vorrangig auf die manuelle Quantifizierung, was zeitintensiv und abhängig von der durchführenden Person zu abweichenden Ergebnissen führt. Im Rahmen dieser Arbeit gelang die automatisierte quantitative Auswertung histologischer Färbungen von kultivierten Gewebeschnitten und deren Veröffentlichung. Durch die Automatisierung kann die Analyse deutlich schneller erfolgen, ist objektiver und damit auch geeigneter für eine klinische Anwendung. Zusätzlich zur histologischen Aufarbeitung des Gewebes wurde aus den Schnittkulturen RNA extrahiert, um Behandlungseffekte auf Expressionsebene untersuchen zu können. Für einen Patienten gelang der Vergleich zwischen Tumorgewebe und angrenzendem Tumorzugangsgewebe, da von beiden Gewebetypen Schnittkulturen angelegt und die Behandlung durchgeführt werden konnte. Mit einer Sequenziertiefe von bis zu 368 Millionen Reads pro Probe, wurden 1888 Gene identifiziert, die im Vergleich zum angrenzendem Gewebe im Tumorgewebe signifikant herunterreguliert waren. Fast 2400 Gene waren entsprechend hochreguliert. Zwischen behandeltem und unbehandeltem Tumorgewebe gab es über 3400 Transkripte, die signifikant unterschiedlich exprimiert wurden. Die Signalweganalyse mit der IPA Software (Qiagen) ergab eine reduzierte Proliferation in behandeltem GBM-Gewebe, was sich mit den Befunden aus der Quantifizierung der Ki67-Färbung deckte. Eine Subgruppenanalyse ergab, dass Gewebekulturen von langzeitüberlebenden Patienten (Gesamtüberleben > 24 Monate) besser auf die Behandlung anzusprechen scheinen, was sich in einer signifikant erhöhten Apoptoserate im Vergleich zu Patienten mit kurzem Überleben zeigte. Schnittkulturen aus Patienten mit einem progressionsfreien Überleben (PFS) von mehr als 7 oder 12 Monaten zeigten eine signifikant höhere Proliferation als Patienten mit einem PFS von unter 7 Monaten. Begründbar ist das mit einer höheren Suszeptibilität von proliferierendem Gewebe gegenüber Schäden durch Bestrahlung und Zytostatika. Die Expressionsanalyse aller 25 Patientenproben ergab eine Hochregulierung von 58 proteinkodierenden Genen. 32 Gene waren im Vergleich zu den unbehandelten Kontrollen im behandelten Gewebe herunterreguliert. Durch die funktionelle Analyse dieser differentiell exprimierten Gene konnte gezeigt werden, dass der p53-Signalweg, die Zellzykluskontrolle, sowie mit DNA-Schäden und deren Reparatur assoziierte Gene und Signalwege nach der Behandlung vermehrt aktiviert sind. Insgesamt zeigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, dass Schnittkulturen aus GBM-Gewebe nicht nur histologisch aufgearbeitet werden können, sondern dass es zudem möglich ist, weitreichende molekulare Untersuchungen und Genexpressionsanalysen erfolgreich durchzuführen. Weiterhin sieht man eine gute Korrelation der aus den Kulturen gewonnenen Ergebnisse mit dem klinischen Verlauf der jeweiligen Patienten, was den Rückschluss zulässt, dass die Schnittkulturen ein gutes Abbild der tatsächlichen Situation im Patienten darstellen. Damit wird die Nutzbarkeit des Modells als Alternative zum Tierversuch weiter erhöht und klinisch interessant. Die Robustheit der Methode zeigt sich dadurch, dass RNA-Analysen aus den 25 Patienten umgesetzt werden konnten, obwohl es zum Teil gravierende Unterschiede in der Qualität des kultivierten Gewebes gab. Die inter- und intratumorale Heterogenität des GBMs stellt eine große Herausforderung dar, die mit der Verwendung von biologischen und technischen Replikaten adressiert wurden. Die Korrelationsanalyse der einzelnen Replikate zeigte, dass zumindest die intratumorale Heterogenität weitgehend ausgeglichen werden konnte. Die Heterogenität zwischen den einzelnen Patienten blieb jedoch erhalten und erschwerte allgemeine Aussagen und generelle Rückschlüsse. Auch im GBM besteht daher der dringende Bedarf an individualisierten und auf den einzelnen Patienten ausgerichteten Therapieansätzen. Hierfür bedarf es zukünftig weiterer Forschung an potenziellen Biomarkern mit größeren Patientenkohorten. Gewebekulturen können hierfür sowohl für die Untersuchung von Patientengewebe als auch für die Testung neuartiger Therapieansätze eine Rolle spielen.:Einleitung 3 Glioblastoma multiforme 3 Standardtherapie und MGMT 4 Immuntherapie 5 Heterogenität im GBM 6 Individualisierte Therapie 7 RNA-Sequenzierung 8 Modelle in der Krebsforschung 10 Schnittkulturen aus Patientengewebe 11 Zielstellung der Arbeit 13 Publikation I 14 Publikation II 33 Zusammenfassung 63 Referenzen 66 Darstellung des eigenen Beitrags 72 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 76 Lebenslauf 77 Publikationen 78 Vorträge 78 Danksagung 79

Vorhersagen von miRNA-Bindestellen enthalten oft einen hohen Prozentsatz an falsch positiven Ergebnissen (24-70%). Gleichzeitig ist es schwierig die biologischen Interaktionen von miRNAs und ihren Zieltranskripten auf experimentellem Wege und Genom weit zu messen. Daher wurde in der vorliegenden Arbeit die Frage beantwortet, ob ChIP-Sequenzierungsdaten, von denen es immer mehr gibt, verwendet werden können, um Vorhersagen von miRNA-Bindestellen zu filtern. Dabei wurde von einem Netzwerk aus miRNAs und Transkriptionsfaktoren gebraucht gemacht, die Zieltranskripte gemeinsam regulieren. Zunächst wurden verschiedene Methoden getestet, mit denen „Peaks“ aus der ChIP-Sequenzierung Zielgenen zugeordnet werden können. Zielgenlisten des transkriptionalen Repressors RE1-silencing transcription factor (REST/NRSF) wurden mithilfe von ChIP-Sequenzierungsdaten erzeugt. Ein Algorithmus zur Suche nach überrepräsentierten miRNA-Zielgenen in REST-Genlisten basierend auf Vorhersagen von TargetScanHuman wurde entwickelt und angewandt. Die detektierten „enrichment“-miRNAs waren Teil eines vielfältig regulierten REST-miRNA-Netzwerks. Mögliche Funktionen von miRNAs wurden vorgeschlagen und ihre Rolle im gemeinsamen Netzwerk mit REST und im damit gebildeten Netzwerkmotiv (Inkoherente Schleife zur Vorwärtskopplung Typ 2) wurde analysiert. Es stellte sich heraus, dass ein Filtern der Vorhersagen tatsächlich möglich ist, da Gene, die sowohl von REST als auch von einer oder mehreren „enrichment“-miRNAs reguliert werden, einen höheren Anteil an wahren miRNA-Transkript-Interaktionen haben. / Predictions of miRNA binding sites suffer from high false positive rates (24-70%) and measuring biological interactions of miRNAs and target transcripts on a genome wide scale remains challenging. In the thesis at hand the question was answered if the ever growing body of ChIP-sequencing data can be applied to filter miRNA target predictions by making use of the underlying regulatory network of miRNAs and transcription factors. First different methods for association of ChIP-sequencing peaks to target genes were tested. Target gene lists of the transcriptional repressor RE1-silencing transcription factor (REST/NRSF) were generated by means of ChIP-sequencing data. An enrichment analysis tool based on predictions from TargetScanHuman was developed and applied to find ‘enrichment’-miRNAs with over-represented targets in the REST gene lists. The detected miRNAs were shown to be part of a highly regulated REST-miRNA network. Possible functions could be assigned to them and their role in the regulatory network and special network motifs (incoherent feedforward loop of type 2) was analyzed. It turned out that miRNA target predictions of genes shared by enrichment-miRNAs and REST had a higher proportion of true positive associations than the TargetScanHuman background, thus the procedure made a filtering possible.

Das Schicksal einer differenzierten Zelle wird durch epigenetische Grenzen bestimmt und mittels Schutzmechanismen bewahrt, wodurch die Reprogrammierung in andere Zelltypen verhindert wird. In dieser Studie haben wir ein Chromatin-regulierendes Protein, das konservierte MORF4-Verwandte-Gen (MRG) Protein MRG-1, als Barriere für die Reprogrammierung von Zellen in Caenorhabditis elegans (C. elegans) identifiziert. RNAi gegen MRG-1 ermöglicht es uns Keimzellen mittels Überexpression des Neuronen-induzierenden Transkriptionsfaktors CHE-1 in neuronenartige Zellen umzuwandeln. Mittels ChIP-seq fanden wir heraus, dass MRG-1 unterschiedliche DNA Bindungsstellen in den Keimbahnen und somatischen Geweben von C. elegans aufweist. Wir konnten zeigen, dass MRG-1 besonders stark am Genkörper angereichert ist und sich hauptsächlich auf Genen befindet, welche die aktive Histonmarkierung H3K36me3 tragen. Die Charakterisierung der Protein-Protein-Interaktionspartner von MRG-1 mittels Co-IP/MS ergab, dass MRG-1 mit der Histon-H3K9-Methyltransferase SET-26 und der b-gebundenen N-Acetylglucosamin Transferase OGT-1 zusammenarbeitet, um die Umwandlung von Keimzellen in Neuronen zu verhindern. Basierend auf RNA-Seq Experimenten in mrg-1-Mutanten und Wildtyp konnten wir weitreichende Veränderungen der Genexpression mit Auswirkung auf Signalwege wie den Notch Signalweg enthüllen, welcher bekanntermaßen die Zelltyp-Reprogrammierung fördern. Mittels Long-Read basiertem RNA-seq in mrg-1-Mutanten und der Integration entsprechender ChIP-seq Daten habe ich die Beteiligung von MRG-1 am prä-mRNA-Spleißen in C. elegans gezeigt, analog zum Säugetierortholog MRG15. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass MRG-1 durch die Regulierung des Chromatins und die Sicherstellung des korrekten Spleißens die Expressionsniveaus kritischer Gene und Signalwege aufrechterhält, um eine ordnungsgemäße Keimbahnentwicklung zu gewährleisten und das Schicksal der Keimzellen zu schützen. / Das Schicksal einer differenzierten Zelle wird durch epigenetische Grenzen bestimmt und mittels Schutzmechanismen bewahrt, wodurch die Reprogrammierung in andere Zelltypen verhindert wird. In dieser Studie haben wir ein Chromatin-regulierendes Protein, das konservierte MORF4-Verwandte-Gen (MRG) Protein MRG-1, als Barriere für die Reprogrammierung von Zellen in Caenorhabditis elegans (C. elegans) identifiziert. RNAi gegen MRG-1 ermöglicht es uns Keimzellen mittels Überexpression des Neuronen-induzierenden Transkriptionsfaktors CHE-1 in neuronenartige Zellen umzuwandeln. Mittels ChIP-seq fanden wir heraus, dass MRG-1 unterschiedliche DNA Bindungsstellen in den Keimbahnen und somatischen Geweben von C. elegans aufweist. Wir konnten zeigen, dass MRG-1 besonders stark am Genkörper angereichert ist und sich hauptsächlich auf Genen befindet, welche die aktive Histonmarkierung H3K36me3 tragen. Die Charakterisierung der Protein-Protein-Interaktionspartner von MRG-1 mittels Co-IP/MS ergab, dass MRG-1 mit der Histon-H3K9-Methyltransferase SET-26 und der b-gebundenen N-Acetylglucosamin Transferase OGT-1 zusammenarbeitet, um die Umwandlung von Keimzellen in Neuronen zu verhindern. Basierend auf RNA-Seq Experimenten in mrg-1-Mutanten und Wildtyp konnten wir weitreichende Veränderungen der Genexpression mit Auswirkung auf Signalwege wie den Notch Signalweg enthüllen, welcher bekanntermaßen die Zelltyp-Reprogrammierung fördern. Mittels Long-Read basiertem RNA-seq in mrg-1-Mutanten und der Integration entsprechender ChIP-seq Daten habe ich die Beteiligung von MRG-1 am prä-mRNA-Spleißen in C. elegans gezeigt, analog zum Säugetierortholog MRG15. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass MRG-1 durch die Regulierung des Chromatins und die Sicherstellung des korrekten Spleißens die Expressionsniveaus kritischer Gene und Signalwege aufrechterhält, um eine ordnungsgemäße Keimbahnentwicklung zu gewährleisten und das Schicksal der Keimzellen zu schützen.