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Elucidation of Inositol Polyphosphate Dephosphorylation Pathways using Stable-Isotope Labelling and NMR spectroscopy

Inositolpolyphosphate (InsPs) bilden eine ubiquitäre Gruppe an hochphosphorylierten, intrazellulären Signalmolekülen in eukaryotischen Zellen. Trotz deren Beteiligung an unzähligen biologischen Prozessen bleibt die Detektion von InsPs (insb. einzelner Enantiomere) eine Herausforderung, da die momentan verfügbaren Analysemethoden immer noch limitiert sind. In der vorliegenden Arbeit wird die stabile Isotopenmarkierung von myo-Inositol (Ins) und InsPs in Kombination mit Kernspinresonanzspektroskopie (engl. Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy, NMR) erkundet, um diese Lücke zu schließen. Die Abhängigkeit von NMR-Daten und chemischer Struktur erlaubte die Analyse komplexer Mixturen aus InsPs aus in vitro-Experimenten und biologischen Proben. Durch stereospezifische 13C-Markierung konnten sogar Enantiomere voneinander unterschieden werden. Mit Hilfe dieser Methode wurden mehrere InsP-Stoffwechselwege untersucht. Als Erstes wurde das menschliche, Phytase-artige Enzym MINPP1 (engl. Multiple Inositol Polyphosphate Phosphatase 1) detailliert in vitro und in lebenden Zellen charakterisiert. Dabei wurde ein bisher unbeschriebener InsP-Stoffwechselweg in menschlichen Zellen erstmals beschrieben. Als Zweites wurden InsP verdauende Bakterien aus der menschlichen Darmflora untersucht, sodass der Abbauweg von Inositolhexakisphosphat beleuchtet werden konnte. Als Drittes wurden DUSP-Enzyme (engl. Dual-Specificity Phosphatases) identifiziert und in vitro charakterisiert, die in der Lage sind, die Phosphoanhydrid-Bindung von Inositolpyrophosphaten (PP-InsPs) zu spalten. Die vorliegende Arbeit demonstriert, dass 13C-Markierung in Verbindung mit NMR ein mächtiges Werkzeug darstellt, um InsP-Stoffwechselvorgänge zu untersuchen. / Inositol polyphosphates (InsPs) comprise a ubiquitous group of densely phosphorylated intracellular messengers in eukaryotic cells. Despite their contributions to a myriad of biological processes the detection of InsPs remains challenging to this day, especially with regards to differentiating enantiomers, as the available analytical toolset is still limited. In this thesis the use of stable isotope labelling of myo-inositol (Ins) and InsPs is explored to address this shortcoming. Combining 13C-labelling and nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) provides both enhanced sensitivity and makes use of NMR’s strong structure-data dependency. This enabled the deconvolution of complex mixtures of InsPs from in vitro experiments or biological samples. With stereo-specific 13C-labels InsP mixtures could be resolved to individual enantiomers. Using this technique several InsP metabolic pathways were examined. Firstly, the human phytase-like enzyme Multiple Inositol Polyphosphate Phosphatase (MINPP1) was characterized in depth in vitro and in living cells, establishing a hitherto undescribed inositol polyphosphate metabolic path in humans. Secondly, inositol phosphate digesting bacteria isolated from the human gut microbiome were investigated, shedding light on the metabolic fate of inositol hexakisphosphate in the digestive track. Thirdly, a set of Dual-Specificity Phosphatases (DUSPs) were identified to be able to hydrolyze the phosphoanhydride bond of inositol pyrophosphates (PP-InsPs) and characterized in vitro. The 13C-labelling approach of InsPs in junction with NMR represents a powerful tool for the study of inositol polyphosphate metabolism. In the thesis at hand, this method has facilitated our understanding of inositol polyphosphate pathways and it will be continuing doing so in the future in several biological contexts.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/28136
Date29 September 2023
CreatorsNguyen Trung, Minh
ContributorsFiedler, Dorothea, Hackenberger, Christian, Schaaf, Gabriel
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Rights(CC BY-NC 4.0) Attribution-NonCommercial 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

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