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Bioinformatic analysis of host-pathogen interactions in the light of second generation sequencing technologies
Thomas Eder
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Lebenswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doctor of Philosophy-Doktoratsstudium NAWI Bereich Lebenswissenschaften (Dissertationsgebiet: Biologie)
Betreuer*in
Thomas Rattei
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-13881.64642.465762-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Pathogene Mikroorganismen wie Viren, Bakterien oder Protozoen sind die Ursache für Millionen Todesfälle pro Jahr. Als zusätzlichen negativen Effekt auf unsere Gesellschaft fügen Pathogene Viehbeständen und Kulturpflanzen erheblichen Schaden zu. Dies kann zu landesweiter Nahrungsmittelknappheit und sogar zu Hungersnöten führen. Folglich haben die Interaktionen in Wirt-Pathogen Systemen einen enormen Einfluss auf unsere Gesundheit und Gesellschaft. Im Laufe der Evolution haben Pathogene komplizierte Anpassungsmechanismen entwickelt, um ihr Überleben zu sichern. Auch Wirtsorganismen haben Verteidigungssysteme gegen Krankheitserreger hervor gebracht. Neue Technologien, im Besonderen die Next Generation Sequencing Technologien (NGS), haben die Analyse dieser Interaktionen vereinfacht. Mit ihrer Einführung wurde es möglich, gleichzeitig mehrere Proben kostengünstig zu sequenzieren und sie vereinfachten Vorgehensweisen wie de-novo Genomsequenzierung und die Analyse von Transkriptomen von nicht Model Organismen. Somit haben NGS Methoden neue Ansätze ermöglicht, die uns helfen, offene Fragen zu Wirt-Pathogen Systemen zu beantworten. Trotzdem müssen die resultierenden Daten dieser neuen NGS basierenden Methoden prozessiert, evaluiert und interpretiert werden. Um mit der Generierung von immer mehr hoch-dimensionalen Daten Schritt zu halten, müssen existierende bioinformatische Methoden angepasst und neue Methoden entwickelt werden. In dieser Arbeit stellen wir neu entwickelte bioinformatische Werkzeuge, Methoden und Arbeitsabläufe vor, die für NGS Daten von Wirt-Pathogen Systemen und von Pathogenen in Hinblick auf deren Einfluss auf den jeweiligen Wirten maßgeschneidert wurden. Unser Arbeitsablauf zur Rekonstruktion von prokaryotischen Genomen ermöglicht die kostengünstige Sequenzierung und Rekonstruktion von Genomsequenzen pathogener Bakterien, zum Beispiel aus klinischen Proben. Wir haben ihn erfolgreich an mehreren Chlamydia trachomatis Serotypen angewandt. In den darauffolgenden genomischen Vergleichen konnten wir genomische Unterschiede identifizieren, die möglicherweise mit der unterschiedlichen Pathogenität der verschiedenen Serotypen verbunden sind. Außerdem haben wir es ermöglicht einen quantitativen Vergleich von kleiner RNA in Prokaryonten durchzuführen. Dabei verwendeten wir Werkzeuge, die für RNA- und ChIP-Seq Daten Prozessierung entwickelt worden sind. Damit haben wir mehrere induzierte Virulenzfaktoren und metabolische Abläufe in Enterococcus faecalis als Reaktion auf den Kontakt mit einem atypischen Wirt identifiziert. Schlussendlich haben wir den Effekt von induzierter Persistenz von Chlamydia trachomatis auf den humanen Wirten und auch auf das Pathogen selbst untersucht. Dabei fokussierten wir uns auch auf den Einfluss von verschiedenen Normalisierungsverfahren auf die Analyse von RNA-Seq Daten. Besonders bei Vergleichen die nicht Standard sind, wie zum Beispiel zwischen einer florierenden Infektion und dem persistenten Zustand eines Pathogenes, ist die Wahl schwierig. Das hat zu der Entwicklung des Normalization Visualization Tools geführt, welches den Einfluss von verschiedenen Normalisierungsverfahren visualisieren und auch bewerten kann und damit den Benutzer bei der Auswahl unterstützt. Mit diesen Methoden ermöglichen wir Bioinformatikern und Wissenschaftlern mit eingeschränkter bioinformatischer Erfahrung einen besseren Überblick über die Diversität in Pathogenen und den Einfluss von kleiner RNA auf die Anpassung von Pathogenen. Außerdem ermöglicht unsere NVT Software es ihnen, für die untersuchten RNA-Seq Daten angemessene Normalisierungsverfahren zu visualisieren und auszuwählen. Durch die Anwendung der beschriebenen Methoden haben wir außerdem neue Daten und Erkenntnisse über relevante humane Pathogene produziert und gesammelt. Dies stellt einen Schritt hin zum besseren Verständnis der grundlegenden Biologie von Wirt-Pathogen Systemen und der Interaktionen in diesen Systemen dar.
Abstract
(Englisch)
Pathogenic microorganisms such as viruses, bacteria or protozoa cause millions of deaths per year and as additional negative impact on human society, pathogens harm livestock and agricultural plants. In extreme cases leading to nation wide food shortage or even famines. Hence the interactions in host-pathogen systems have enormous impact on our health and society. In order to maintain their survival, pathogens have evolved complex adaptations and also their host organisms developed defense systems to prevail over their pathogens. New technologies facilitated the analysis of these interactions, especially due to the next generation sequencing technologies (NGS). With their introduction it was possible to sequence multiple samples at low costs and they enabled and unburdened approaches like de-novo whole-genome sequencing and whole transcriptome analysis of non-model species. Thus the NGS methods permitted new approaches on answering yet open questions in host-pathogen systems. However the resulting data of new NGS based approaches needs to be processed, evaluated and interpreted. To keep pace with the generation of ever more high dimensional data it is required to adapt already established bioinformatic methods and to develop new ones. Here we present newly developed bioinformatic tools, methods and work-flows, tailored for next generation sequencing data obtained from host-pathogen systems and pathogens in respect to their impact on their host. Our genome reconstruction work-flow for prokaryotes enables the highly cost efficient sequencing and reconstruction of genome sequences from pathogenic bacteria for example from clinical samples. We successfully applied it on several Chlamydia trachomatis serovars and in the subsequent genome comparison we identified genomic alterations, which might be linked to their different degrees of pathogenicity. We also enabled quantitative comparisons of small RNAs in prokaryotes by utilizing tools built for RNA- and ChIP-Seq data processing. Thereby we identified several induced virulence factors and metabolic activities in Enterococcus faecalis when introduced into an atypical host. And finally we investigated the effect of induced persistence of Chlamydia trachomatis on the metabolisms of the human host cells and the pathogen itself. There we also focused on the impact of different normalization methods on the analysis of RNA-Seq data. Especially for non-standard comparisons, for example when comparing thriving infections with a persistent state of a pathogen, the choice is challenging. This lead to the development of the Normalization Visualization Tool, which is able to visualize and assess different available normalization methods guiding the user in the selection process. With these methods we enable bioinformaticians and scientists with limited bioinformatic experience, to get a better view on pathogen diversity, the influence of small RNAs on pathogen adaption and our NVT tool enables them to visualize and choose an appropriate normalization method for the RNA-Seq data of their interest. By applying these methods we furthermore created and acquired new data and insights regarding relevant human pathogens. This represents a step forward towards a better understanding of the underlying biology of host-pathogen systems and their interactions.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
host-pathogen systems next generation sequencing bioinformatic analysis transcriptomics genomics
Schlagwörter
(Deutsch)
Wirt-Pathogen Systeme Sequenzierung der zweiten Generation bioinformatische Analysen Transkriptomik Genomik
Autor*innen
Thomas Eder
Haupttitel (Englisch)
Bioinformatic analysis of host-pathogen interactions in the light of second generation sequencing technologies
Publikationsjahr
2016
Umfangsangabe
218 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Thomas Miethke ,
Thilo Fuchs
Klassifikationen
42 Biologie > 42.20 Genetik ,
42 Biologie > 42.30 Mikrobiologie ,
42 Biologie > 42.49 Prokaryota ,
42 Biologie > 42.99 Biologie: Sonstiges
AC Nummer
AC13400638
Utheses ID
39698
Studienkennzahl
UA | 794 | 685 | 437 |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1