Projekt


Datenintegration zur Ableitung biologischer Netzwerke von Expression im Darm des Wirts und Mikrobiota-Variation in Bezug auf Inositolphosphate, Myo-Inositol und P-Verwertung bei Legehennen und Wachteln

Kontakt: Prof. Dr. Klaus Wimmers

Laufzeit: 2017-2020

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG WI 3719/8-1

Zusammenfassung:
Immer mehr Anzeichen deuten darauf hin, dass Futterzusammensetzung und Alter eine entscheidende Rolle in der Ausprägung und Funktion der Darmflora spielen, welche entscheidende Auswirkungen auf die Physiologie und den Metabolismus des jeweiligen Wirtes hat. Die Interaktion zwischen Wirt und Mikrobiom findet zumeist über die Metabolite bestimmter Stoffwechselwege statt. Hierzu zählen vor allem die Glykolyse/Glukoneogenese, der Zitronensäurezyklus und die Propanoat-, Stärke- und Sucrosestoffwechsel. Auch variable P-Versorgung hat Einfluss auf die Zusammensetzung der Mikrobiota. Neueste Studien rücken zudem eine verstärkte Rolle der Genetik in den Vordergrund, da sowohl Genome als auch Mitochondrien von der Darmflora beeinflusst werden. Insbesondere microRNAs (miRNA) sind aufgrund ihrer starken evolutionären Konservierung vielversprechende Kandidaten für die regulatorische Interaktion zwischen Wirt und Darmflora, wie bereits in mehreren Studien gezeigt wurde. Um einen umfassenderen Blick auf die biologischen Prozesse zu gewinnen, werden im Rahmen dieses Projektes experimentelle Daten integriert, die auf genetische und nicht-genetische Variationen in der Entstehung von Inositolphosphat-Derivaten und Myo-Inositol durch endogene Phytasen, sowie deren physiologische Relevanz beim Geflügel basieren. Weitere Moleküle, die in der Interaktion zwischen Wirt und Mikrobiom eine wichtige Rolle spielen, wie bspw. miRNAs, werden analysiert und in regulatorische Netzwerke in Abhängigkeit von Alter und Produktionsabschnitt, Ernährung und genetischem Hintergrund integriert. Für die Integration der experimentellen Daten aus Wirt und Mikrobiom werden sowohl top-down als auch bottom-up Ansätze genutzt. Für den top-down Ansatz finden vor allem existierende R-Programme und statistische Methoden Anwendung, die der direkten Integration der Daten aus den Experimenten dienen, wie z.B. die weighted correlation network analysis (WGCNA) von Wirt und Mikrobiom. Im Gegensatz dazu wird für den bottom-up Ansatz ein metabolisches Modell basierend auf Genomannotationen, detaillierten biochemischen Informationen und experimentellen Daten rekonstruiert. Das resultierende metabolische Modell kann anschließend sowohl für Analysen als auch für Simulationsstudien genutzt werden, um Veränderungen von metabolischen Prozessen durch genetische und nicht-genetische Variationen zu untersuchen. Dieses Projekt ermöglicht es biologische Netzwerke aus Expressionsprofilen von Hühnern und Wachteln und Veränderungen der Darmflora abzuleiten, die im Zusammenhang mit Inositolphosphaten, Myo-Inositol und der Verwertung von Phosphor stehen.