Evolution des durch die AMP-aktivierte Kinase regulierten genetischen Netzwerkes

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Karin D. Breunig; Professor Dr. Ivo Große
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Evolutionäre Zell- und Entwicklungsbiologie der Tiere
• Förderung: Förderung von 2010 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 151020581

Veränderungen der transkriptionellen Genregulation sind Haupttriebkräfte divergenter Evolution. Dies äußert sich in verschieden Organismen u.a. dadurch, dass hoch konservierte Stoffwechselwege durch genregulatorische Netzwerke sehr unterschiedlicher Architektur gesteuert werden. Hingegen sind genregulatorische Proteine dieser Netzwerke oft überraschend konserviert. Offensichtlich muss sich also im Laufe der Evolution die Vernetzung dieser Transkriptionsfaktoren graduell verändert haben. Im Fokus unseres Projekt steht die die Adaptation an Nährstoffengpässe, die durch ein Set von konservierten Proteinkinasen und deren Effektoren gesteuert wird. Ziel des Projektes ist es, Grundprinzipien dieser Adaptation sowie Schritte der evolutionären Reorganisation des genregulatorischen Netzwerks aufzudecken. Die Ergebnisse der vergangenen Förderperioden haben gezeigt, dass die Transkriptionsfaktoren Sip4 und Cat8 in der Bäckerhefe Saccharomyces cerevisiae und der Milchhefe Kluyveromyces lactis, im Gegensatz zur vorherrschenden Lehrmeinung, sehr verschiedene Zielgene regulieren, und dass selbst im Fall orthologer Zielgene diese überraschenderweise oftmals entgegengesetzt reguliert sind. Darüber hinaus korreliert das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von Bindungsstellen dieser Transkriptionsfaktoren nur schwach mit der transkriptionellen Aktivität ihrer Zielgene. Das vorgeschlagene Projekt verfolgen daher das Ziel, die Vorhersage der Genregulation durch das Aufdecken zusätzlicher Sequenzmerkmale, die einen Einfluss auf die Genregulation haben können, zu verbessern. Um solche Zusatzmerkmale effizient aufdecken und nutzbar machen zu können, werden wir Kontextbaum-Modelle (CT-Modelle) sowie Parsimonische Kontextbaum-Modelle (PCT-Modelle) erweitern und die entsprechenden Algorithmen zur erweiterten Kontextbaum-Maximierung (CTM) und erweiterten Parsimonischen Kontextbaum-Maximierung (PCTM) herleiten, implementieren und anwenden. Diese Verfahren werden auch dabei helfen, in den geplanten ChIP-Daten Muster der Histon-Acetylierung zu finden und damit potentielle epigenetische Modi der Genregulation aufzudecken. Hierzu verfolgen wir einen iterativen Zyklus von Computervorhersage und experimenteller Validierung, der in jeder Runde zu verbesserten Algorithmen sowie zu einer wachsenden Menge experimentell validierter Vorhersagen führt. Die erzielten Ergebnisse sind Grundbausteine für ein tieferes Verständnis der Evolution des untersuchten genregulatorischen Netzwerks, das die Adaption an Nahrungmittelengpässe und damit einen der fundamentalen und zwischen allen Reichen des Lebens konservierten Prozesse steuert.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1395: Informations- und Kommunikationstheorie in der Molekularbiologie (InKoMBio)