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Investigating the impact of induced heat stress on glycosyl inositol phospho ceramides in Austrian white wine through high-resolution mass spectrometry
Hoang Anh Nguyenová
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Chemie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Chemie
Betreuer*in
Evelyn Rampler
DOI
10.25365/thesis.78904
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-13268.51304.189884-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Glycosyl-Inositolphospho-Ceramide (GIPCs) stellen eine wichtige Klasse von Sphingolipiden in Pflanzen und Pilzen dar. Obwohl viele biologische Funktionen bereits bekannt sind, bleiben ihre spezifischen Mechanismen und Rollen unter wachsenden Temperaturen weiterhin unzureichend verstanden. In dieser Studie wurde das Zeitverhalten von GIPCs in Blattproben österreichischer Weißweinsorten (Grüner Veltliner und Riesling) untersucht, die am HBLA und Bundesamt für Wein- und Obstbau Klosterneuburg einer künstlichen Hitzebelastung ausgesetzt wurden. Nach der Lipidextraktion mit einem Lösungsmittelsystem aus 2-Propanol, n-Hexan und Wasser zusammen mit Lactosylceramid als dem internen Standard, wurde eine hochauflösende LC-MS/MS-Analyse in den Modi CID positiv, CID negativ und EAD positiv durchgeführt. Die Identifizierung der GIPCs erfolgte mit dem Softwaretool Lipid Data Analyzer (LDA), unter Implementierung einer neuen EAD-Methode optimiert speziell für GIPCs. Insgesamt wurden 100 GIPC-Spezies identifiziert und in zwei Stufen kategorisiert: 22 Spezies wurden teilweise aufgelöst, basierend aufmindestens einer MS2-Fragmentidentifizierung sowie konsistenten MS1- und Retentionszeitmuster, während 78 Lipide der A-Serie sowie 5 höherklassige Serien (D- und E-Serien) basierend auf ECN-trends putativ identifiziert wurden. Die PCA der zuverlässigsten Lipide zeigte eine zeitabhängige Clusterbildung, und die hierarchische Clusteranalyse offenbarte eine strukturelle Koregulation basierend auf Hydroxylierungs- und Doppelbindungsgrad. Die Zwei-Wege-ANOVA zeigte darüber hinaus Unterschiede zwischen den Weinsorten, wobei Riesling deutlichere Veränderungen über die Zeit aufwies. Zusätzlich wurde ein dynamischer Ansatz implementiert, um zeitabhängige Veränderungen im Lipidverhalten mittels des Python-Pakets NetworkX zu erfassen. Für jeden Zeitpunkt und jede Bedingung wurden Pearson-korrelationsbasierte Netzwerke konstruiert. Dabei zeigten sich GIPCs mit hydroxilierten langkettigen Fettsäuren (h-VLCFAs) konsistent als zentrale Knoten, deren biologische Relevanz anhand der Eigenvektor-Zentralität bestimmt wurde. Die dynamischen Trends stimmten mit den Temperaturunterschieden zwischen Kontroll- und Hitzestressbedingungen über-ein: dichtere und stärker vernetzte Netzwerke deuteten auf eine verstärkte Membranorganisation als Reaktion auf Hitzestress hin. Die Kombination aus dynamischer und statischer Analyse unterstützt die systemische Rolle von h-VLCFAs bei der Membranstabilisierung unter Hitzestress. Unser LC-MS/MS-Ansatz erwies sich als erfolgreiche Methode zur Detektion und Annotation von GIPCs und bestätigt sich als passend für GIPC-zentrierte Lipidomik. Er bildet eine solide Grundlage für zukünftige Studien mit erweiterter EAD-Fragmentierung, integrierten Netzwerkanalysen, und multi-omics Strategien, um die Rolle von GIPCs als potenzielle Biomarker in der Pflanzenbiotechnologie weiter zu untersuchen.
Abstract
(Englisch)
Glycosyl inositol phospho ceramides (GIPCs) represent a major class of sphingolipids found in plants and fungi. Although many biological roles have been established, their specific mechanisms and roles under environmental stress remains insufficiently understood. In this study, we investigated the temporal response of GIPC in white wine leaf samples (from Grüner Veltliner and Riesling) collected at the Federal College and Research Institute for Viticulture and Pomology Klosterneuburg, which were subjected to artificial heat stress. After extracting lipids using a solvent system of 2-propanol, n-hexane, and water, and adding lactosyl ceramide for relative quantification, high-resolution reversed-phase LC-MS/MS was conducted in CID positive, CID negative, and EAD positive modes. GIPCs were identified using Lipid Data Analyzer (LDA), which incorporates a novel implementation of the EAD mode specifically tailored for GIPC analysis. In total, 100 GIPC species were identified and categorized into two confidence levels: 22 species were partially resolved with at least one MS2 spectral identification and consistent MS1 and retention time patterns, while 78 A-series lipids and 5 higher-class D- and E-series were putatively identified based on ECN retention time trends. PCA of the most confidently identified lipids showed clustering based on harvesting time, and hierarchical clustering also revealed structural coregulation patterns based on the hydroxylation and unsaturation states. Two-way ANOVA further highlighted differences between wine types, with Riesling exhibiting more dynamic lipid changes over time. A dynamic approach for data analysis was implemented as well to capture time-dependent lipid behavior using the NetworkX Python package. Pearson correlation-based networks were constructed for each time point and condition. Key GIPCs with hydroxylated very-long-chain fatty acids (h-VLFCAs) consistently proved as central hubs, with their biological relevance assessed through eigenvector centrality. The dynamic trends corresponded with temperature differences between control and heat-stressed samples, showing denser, more connected networks that indicate increased membrane-level coordination in response to heat stress. Combining this dynamic perspective with static analysis supports the systemic role of h-VLFCAs in membrane stabilization under heat stress. Our LC-MS/MS approach proved to be a successful method for the detection and annotation of GIPCs, demonstrating its suitability for GIPC-focused lipidomics. It provides a solid foundation for future studies involving enhanced EAD-based fragmentation, integrated network analyses, and multi-omics strategies to further explore the role of GIPCs as potential biomarkers in crop biotechnology.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Glykolipidomik GIPC Glycosyl Inositolphospho Ceramide Sphingolipide Lipid Data Analyzer Lipidomik Netzwerkanalyse NetworkX hochauflösende Massenspektrometrie LC-MS Annotierung Hitzestress Hochdruck-Flüssigkeitschromatographie Glykosphingolipidomik
Schlagwörter
(Englisch)
glycolipidomics glycosphingolipidomics GIPC glycosyl inositol phospho ceramides Lipid Data Analyzer lipidomics sphingolipids high performance liquid chromatography LC-MS annotation network analysis NetworkX heat stress abiotic stress
Autor*innen
Hoang Anh Nguyenová
Haupttitel (Englisch)
Investigating the impact of induced heat stress on glycosyl inositol phospho ceramides in Austrian white wine through high-resolution mass spectrometry
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
xii, 169 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Evelyn Rampler
AC Nummer
AC17602108
Utheses ID
76865
Studienkennzahl
UA | 066 | 862 | |