The sequencing of several ant genomes within the last six years open new research avenues for understanding not only the genetic basis of social species but also the complex systems such as immune responses in general. Similar to other social insects, ants live in cooperative colonies, often in high densities and with genetically identical or closely related individuals. The contact behaviours and crowd living conditions allow the disease to spread rapidly through colonies. Nevertheless, ants can efficiently combat infections by using diverse and effective immune mechanisms. However, the components of the immune system of carpenter ant Camponotus floridanus and also the factors in bacteria that facilitate infection are not well understood.
To form a better view of the immune repository and study the C. floridanus immune responses against the bacteria, experimental data from Illumina sequencing and mass-spectrometry (MS) data of haemolymph in normal and infectious conditions were analysed and integrated with the several bioinformatics approaches. Briefly, the tasks were accomplished in three levels. First, the C. floridanus genome was re-annotated for the improvement of the existing annotation using the computational methods and transcriptomics data. Using the homology based methods, the extensive survey of literature, and mRNA expression profiles, the immune repository of C. floridanus were established. Second, large-scale protein-protein interactions (PPIs) and signalling network of C. floridanus were reconstructed and analysed and further the infection induced functional modules in the networks were detected by mapping of the expression data over the networks. In addition, the interactions of the immune components with the bacteria were identified by reconstructing inter-species PPIs networks and the interactions were validated by literature. Third, the stage-specific MS data of larvae and worker ants were analysed and the differences in the immune response were reported.
Concisely, all the three omics levels resulted to multiple findings, for instance, re-annotation and transcriptome profiling resulted in the overall improvement of structural and functional annotation and detection of alternative splicing events, network analysis revealed the differentially expressed topologically important proteins and the active functional modules, MS data analysis revealed the stage specific differences in C. floridanus immune responses against bacterial pathogens.
Taken together, starting from re-annotation of C. floridanus genome, this thesis provides a transcriptome and proteome level characterization of ant C. floridanus, particularly focusing on the immune system responses to pathogenic bacteria from a biological and a bioinformatics point of view. This work can serve as a model for the integration of omics data focusing on the immuno-transcriptome of insects. / Das Sequenzieren mehrerer Ameisen Genome innerhalb der letzten 6 Jahre eröffnete neue Forschungswege, um nicht nur die genetische Grundlade sozialer Arten, sondern auch komplexere Systeme wie generelle Immunantworten zu untersuchen. Ähnlich zu anderen sozialen Insekten leben Ameisen in Kolonien, oft mit einer sehr hohen Dichte mit genetisch übereinstimmenden oder nah verwandten Individuen. Das Sozialverhalten und die engen Lebensumstände führen dazu, dass sich Krankheiten in Kolonien schnell ausbreiten können. Dennoch können Ameisen mit der Nutzung ihrer komplexen Immunsystemmechanismen Infektionen effektiv abwehren. Die Zusammensetzung des Immunsystems der Rossameise Camponotus floridanus (C. floridanus) und die Faktoren der Bakterien, welche die Infektionen verursachen sind noch nicht gut untersucht.
Um einen besseren Überblick über die verschiedenen Gruppen der Immun- Gene zu bekommen und um die Immunantworten von C. floridanus gegen Bakterien zu untersuchen haben wir experimentelle Daten der Illumina Sequenzierung und der Massenspektrometrie (MS) aus der Hämolymphe unter normalen und unter infizierten Bedingungen analysiert und über verschiedene bioinformatische Ansätzen zusammengefasst. Die Aufgabe wurde in drei Ebenen unterteilt. Zuerst wurde das Genom von C. floridanus neu annotiert, die Verbesserung der existierenden Annotation wurde rechnerisch und mit Transkriptom- Daten erreicht. Mit der Nutzung der auf Homologie- basierenden Methoden, der umfassenden Überprüfung der Literatur und der Nutzung von mRNA Genexpressionsanalysen wurde für C. floridanus dieser Überblick erstellt. Anschließend wurden größere Protein- Protein- Interaktionen (PPI) und Signalnetzwerke von C. floridanus rekonstruiert und analysiert und daraufhin wurden die Infektions-induzierten funktionalen Module im Netzwerk entdeckt und die Expressionsdaten über Netzwerke abgebildet. Zusätzlich wurden die Anteile der Immunantwort bei der Interaktion mit Bakterien mittels der Rekonstruktion von zwischenartlichen PPI Netzwerken identifiziert und diese Interaktionen wurden mit Literaturwerten validiert. In der dritten und letzten Phase wurden Daten der Stadium- spezifischen Massenspektrometrie (MS) von Larven- und Arbeiterameisen analysiert und die Unterschiede in den Immunantworten aufgezeichnet.
Zusammengefasst lieferten alle drei Omiks- Ebenen jeweils viele Ergebnisse, zum Beispiel führte die neue Annotation und das Transkription- Profil zu einer generellen Verbesserung der strukturellen und funktionalen Annotation und dem Aufspüren von alternativen Splicing- Ereignissen. Die Netzwerkanalyse deckte die unterschiedlich exprimierten topologisch wichtigen Proteine und die aktiven funktionalen Module auf, die Analyse der MS- Daten erbrachte Ergebnisse über die Stadium- spezifischen Unterschiede in der Immunantwort von C. floridanus gegen bakterielle Pathogene.
Rundum, beginnend mit der neuen Annotation des Genoms von C. floridanus stellt diese Arbeit eine Transkriptom- und Protein Charakterisierung der Ameise C. floridanus dar. Besonders lag der Fokus auf die Antworten des Immunsystems auf Pathogene Bakterien aus biologischer- und bioinformatischer Sicht. Diese Arbeit kann als Vorlage für die Integration von Omiks Daten dienen, welche sich auf die Immun- Transkriptome von Insekten fokussieren.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:14016 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Gupta, Shishir Kumar |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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