Salmonella enterica gehört zu den gramnegativen Bakterien und ist der Erreger von verschiedenen Darmerkrankungen, von Gastroenteritis bis systemische Infektionen, und jährlich die Ursache für hunderttausende Todesfälle. In den letzten 30 Jahren wurden grundlegende Mechanismen der Invasion und des intrazellulären Wachstums von Salmonella gelöst: Salmonella verfügt über eine Reihe von Virulenzfaktoren (Effektorproteine), die mittels Typ-III-Sekretionssystemen (T3SS) zur molekularen Manipulation der Wirtszelle ausgeschüttet werden. Allerdings sind die Funktionen einiger dieser Effektorproteine nur unzureichend charakterisiert. Darüber hinaus hat die Rolle von RNA-Protein-Wechselwirkungen in bakteriellen Prozessen, einschließlich Infektionen, an Bedeutung gewonnen.
Eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Untersuchung von Effektorproteinen ist der Gentamicin Protection Assay (GPA), eine einfache Methode, die den Salmonella-Infektionsprozess in vitro nachbildet. Da der GPA jedoch starken Schwankungen unterliegt und eine Endpunktmessungen darstellt, ist dieser unzureichend, wenn gleichzeitig mehrere Bedingungen oder zeitabhängige Dynamiken untersucht werden müssen. Um diese Einschränkungen zu umgeben, wurde InFluence entwickelt, eine Hochdurchsatz-Fluoreszenz-Mikroskopiemethode. Diese Methode ermöglicht Einblicke in die von Salmonellen besiedelten intrazellulären Nischen, und erwies sich als nützliches Instrument zur Charakterisierung von nicht nur von Effektorproteinen, sondern auch von Wirtsproteinen im Infektionsprozess.
Darüber hinaus haben wir zur Entwicklung von TriPepSVM, einer Support Vector Machine (SVM), beigetragen. Dieser Algorithmus, der zusammen mit der AG Marsico (ICB - Helmholtz Zentrum München) entwickelt wurde, sagt RNA-Bindeproteine voraus, mithilfe von Tripeptiden in intrinsisch ungefalteten Regionen (IDR). 66 RBPs hat TriPepSVM in Salmonella vorausgesagt, wovon drei im Rahmen dieser Arbeit experimentell validiert wurden. / Salmonella enterica is a species of Gram-negative bacteria and the causative agent of enteric diseases, ranging from gastroenteritis to systemic infections, causing hundreds of thousands of deaths every year.
In the last 30 years the basic mechanisms underpinning invasion and intracellular growth have been unravelled: Salmonella produces tens of virulence factors - termed “effectors” - which are secreted by two distinct Type III Secretion Systems (T3SS) for the hijacking of the host cell molecular machinery via protein-protein interactions. Although the biochemical activities of many effectors have been characterised, the functions of some have remained elusive. In addition, post-transcriptional regulation has emerged to prominence in bacteria, with RNA-protein interactions playing a pivotal role in many bacterial functions, including infection.
One of the most frequently used techniques to study Salmonella effectors is the Gentamicin Protection Assay (GPA), a simple method which replicates the infection process in vitro; however, as GPA is subject to high levels of variation and only generates end-point measurements, the method can be inadequate when studying multiple conditions at once or following time-dependent dynamics. InFluence, a high-throughput, fluorescence microscopy-based analysis pipeline, was designed to address these issues. InFluence offered insights into the intracellular niches occupied by Salmonella, and proved to be a useful tool in assessing not only the contribution to the infection process of effectors, but that of host proteins too.
In addition, we contributed to the development of TriPepSVM, a support vector machine-based (SVM) method developed with the Marsico group (Institute of Computational Biology (ICB) - Helmholtz Zentrum Munchen) for predicting RNA-binding proteins (RBPs) using tripeptides that are frequent in Intrinsic Disordered Regions (IDRs). TriPepSVM predicted 66 new RBPs in Salmonella, and three were experimentally validated.
Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/28946 |
Date | 16 February 2024 |
Creators | Figini, Davide |
Contributors | Matuschewski, Kai, Beckmann, Benedikt, Fulde, Marcus |
Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
Source Sets | Humboldt University of Berlin |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Rights | (CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
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