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Diese Arbeit befasst sich mit dem Vergleich und der Optimierung verschiedener Primerdesigns zur Detektion von SNPs mittels Allel-spezifischer PCR. Dabei wurden zwei verschiedene Primerdesigns erzeugt, die auf der Grundlage eines zuvor auf Funktionalität getesteten Primerdesigns basieren. Zur stärkeren Signal-Auftrennung wurde dem zweiten Primerdesign ein Tail hinzugefügt. Das dritte Primerdesign besteht aus einer Ankersequenz (Tm > 75°C), einem nicht zur genomischen Sequenz komplementären Spacer und einem Sequenz-spezifischen 3‘-Ende. Dabei wurde die Orientierung der Primer aufgrund der Nachbar-SNPs von A2690C geändert. Die Sequenzierung ergab keine weiteren Mutationen, außer den gewünschten, innerhalb der Primer-Konstrukte. Somit wird die Erzeugung von Nullallelen nur durch die Fehlpaarung einer Base hervorgerufen. Die Funktionalität des Primerdesign 3 konnte nicht bestätigt werden. Im Vergleich schneidet das Primerdesign 1 etwas besser ab als das Primerdesign 2. Der Ausfall tritt dabei beim Primerdesign 1 schon ab einer Annealing-Temperatur von 67°C ein. Zudem entfällt die Erzeugung und der Abgleich des Tails mit den entstehenden Produkten. Für die Multiplex-PCR ist eine Kombination beider Primerdesigns denkbar und vermutlich sinnvoll, da über die Tail-Sequenzen Manipulationen zur Anpassung der Eigenschaften der Primer vorgenommen werden können und die Abstimmung zwischen verschiedenen SNP-Primer-Trios gegebenenfalls erleichtert wird. Bestätigt sich die Funktionalität der Allel-spezifischen PCR im Multiplex-Verfahren, so könnte diese Methode die in der Rechtsmedizin übliche Single Base Extension ablösen. Dadurch würde sich eine starke Senkung der Kosten und des Zeitaufwandes ergeben.
Mit dieser Arbeit wird eine Methodik vorgestellt, strukturbiologische Netzwerke auf der Basis von Experimenten zur Affinitätsaufreinigung mit gekoppelter Massenspektrometrie zu generieren. Zur Anwendung kommen dafür verschiedene spezialisierte Tools in einem strukturierten Workflow. Es wird damit eine Möglichkeit geboten, anhand der Sequenz- und Interaktions-Informationen der analysierten Experimente ein strukturelles Protein-Protein-Interaktions-Netzwerk zu generieren.
Die Lokalisation, Aktivität, Funktion, Abbau sowie Synthese von Proteinen werden maßgeblich durch Wechselwirkungen von Proteinen mit weiteren Proteinen, anderen Biopolymeren sowie nie-dermolekularen Molekülen reguliert. Informationen über Art, Stärke und Abhängigkeit der Interak-tionen sind daher von entscheidender Bedeutung für ein umfassendes Verständnis der Prozesse, in die ein Protein involviert ist, sowie den Mechanismen, durch die es reguliert wird. Die umfassende Charakterisierung von Interaktionen von Proteinen in einem gegebenen Proteom (mittlerweile oft als Interaktom bezeichnet) wird der nächste Meilenstein auf dem Weg zum Verstehen der Bioche-mie von den Zellen. Anormale Veränderungen von Protein-Protein- oder Protein-Metabolit-Interaktionen können Ursachen von Krankheiten sein, wohingegen gezielte medikamentöse Beein-flussungen Ansatzpunkte für Krankheitsbehandlungen darstellen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurde das Interaktom der Proteine STAT3, STAT1, BMI1 und CDK9 in humanen embryonalen Nierenzellen (HEK 293T, engl. Human Embryonic Kidney 293T cells) mit einer auf Affinitätsmassenspektrometrie basierenden Strategie untersucht, in der stabile Isotopenmarkierung durch Aminosäuren in Zellkultur (SILAC), in situ Biotinylierung der vier ausgewählten Proteine, Affinitätsanreicherung und massenspektrometrische Analyse verbunden wur-den. Den Schwerpunkt der Arbeit stellte die Optimierung der Datenauswertung dar. Zu diesem Zweck wurde eine Software entwickelt, die ein Protein-Protein Interaktionsnetzwerk aus Interaktionsdatenbanken um das jeweils zu untersuchende Protein erstellt und mit Hilfe von einer Meta-Datenbank und dem Protein-Protein Interaktionsnetzwerk die signifikanten Bindungspartner der Analyse selbstständig ermittelt. Die ermittelten Bindungspartner sollten mit Dreieck-Netzwerk-Motiven und komplementären Daten nachprozessiert bzw. nachevaluiert werden. Mit der PIPs Datenbank sollten alle Ergebnisse verglichen und evaluiert werden, weil diese Datenbank einen ähnlichen Ansatz mit komplementären Daten verfolgt und bereits seit einigen Jahren etabliert ist.