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Groß angelegte genomische Merkmale und bakterielle Phänotype

Large-scale genomic features and bacterial phenotypes

Olga Bochkareva (ORCID: 0000-0003-1006-6639)
  • Grant-DOI 10.55776/ESP253
  • Förderprogramm ESPRIT
  • Status laufend
  • Projektbeginn 15.03.2023
  • Projektende 14.03.2026
  • Bewilligungssumme 294.016 €

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (50%); Informatik (50%)

Keywords

    Genome Rearrangements, Phase Variation, Phylogeny, Pathogens, HGT

Abstract

Das Projekt zielt darauf ab, zu verstehen, wie verschiedene Bestandteile des bakteriellen Genoms die Eigenschaften dieser Organismen beeinflussen, z. B. die Fähigkeit, Krankheiten zu verursachen, sich einer Behandlung zu entziehen und chemische Komponenten zu produzieren. Bisher haben sich die Wissenschaftler vor allem auf Mutationen in bestimmten Proteinen konzentriert, aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. Neue Sequenzierungstechnologien ermöglichen es den Wissenschaftlern, das Genom tiefer zu "lesen" und besser zu verstehen, was darin verschlüsselt ist. Bei diesem Projekt sollen ausgefeilte mathematische Methoden eingesetzt werden, um Einblicke in die Grammatik dieses "Textes" zu erhalten. Was also verbirgt sich in einem Genom? Erstens: Gene - Matrizen, die zur Synthese von Proteinen verwendet werden. Zweitens regulatorische Elemente, die Anweisungen geben, wann und wie viele Proteine in einer Zelle produziert werden sollen. Diese Signale sind sehr flexibel und ermöglichen es, viele Gene ein- und auszuschalten, welche die Bildung verschiedener Proteine als Reaktion auf die Umweltbedingungen regulieren. Darüber hinaus entstehen durch zahlreiche sich wiederholende Elemente in bakteriellen Genomen rätselhafte Muster, die den Bakterien neue Fähigkeiten und Eigenschaften verleihen könnten. Solche sich wiederholenden Muster im Genom ermöglichen, insbesonders bei krankheitsverursachenden Bakterien zufällig wechselnde Wege zur Bildung einer Zellmembran. Auf diese Weise erkennt das menschliche Immunsystem diese Zellen möglicherweise nicht als schädlich, auch wenn es zuvor mit diesen Infektionen trainiert wurde. Infolgedessen können solche Mikroben langfristige, anhaltende Infektionen verursachen. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung von Berechnungsmethoden, die dazu beitragen sollen, solche Mechanismen in wichtigen menschlichen Krankheitserregern aufzudecken und so Wege zu ihrer Bekämpfung zu finden. Dies wird als Grundlage für die Entwicklung klinischer Strategien zur effizienteren Behandlung von Patienten und zur Entwicklung besserer Impfstoffe zur Verhinderung weiterer Infektionen dienen. Darüber hinaus nutzen viele Bakterien ähnliche Mechanismen, um Krankheiten bei Tieren und Pflanzen zu verursachen, die schließlich auch auf den Menschen übertragen werden können. Eine Datenbank mit beobachteten genomischen Merkmalen verschiedener Bakterien, die in unterschiedlichen Quellen gefunden wurden, soll öffentlich zugänglich gemacht werden, um darauf in der weiteren Forschung und bei industriellen Anwendungen aufbauen zu können. Aus wissenschaftlicher Sicht zielt das Projekt darauf ab, unser Verständnis der Genomarchitektur und der Evolutionsmechanismen erheblich zu verbessern. Dieses Wissen könnte es nicht nur ermöglichen, ein besseres Joghurt zu entwickeln, sondern auch viele Prozesse zu verbessern, an denen Bakterien in der Lebensmittelproduktion, Landwirtschaft und Pharmakologie beteiligt sind.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Calin Guet, Institute of Science and Technology Austria - ISTA , nationale:r Kooperationspartner:in
  • Thomas Rattei, Universität Wien , Mentor:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Olga Kalinina, Helmholtzgesellschaft - Deutschland
  • Nikita Alexeev - Japan

Research Output

  • 19 Zitationen
  • 6 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel Rapid genetic diversification of Bacteroides thetaiotaomicron in mono-associated mice revealed through deep population-level sequencing
    DOI 10.1101/2025.06.24.661302
    Typ Preprint
    Autor Zioutis C
    Seiten 2025.06.24.661302
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Nutrient landscape shapes the genetic diversification of the human gut commensal Bacteroides thetaiotaomicron
    DOI 10.1101/2025.06.24.661248
    Typ Preprint
    Autor Lang M
    Seiten 2025.06.24.661248
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Machine learning and phylogenetic analysis allow for predicting antibiotic resistance in M. tuberculosis
    DOI 10.1186/s12866-023-03147-7
    Typ Journal Article
    Autor Yurtseven A
    Journal BMC Microbiology
    Seiten 404
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Genome rearrangements drive evolution of ANK genes in Wolbachia
    DOI 10.1101/2023.10.25.563763
    Typ Preprint
    Autor Vostokova E
    Seiten 2023.10.25.563763
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Machine learning and phylogenetic analysis allow for predicting antibiotic resistance in M. tuberculosis
    DOI 10.1101/2023.09.06.556328
    Typ Preprint
    Autor Yurtseven A
    Seiten 2023.09.06.556328
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Evolutionary trajectories of secondary replicons in multipartite genomes
    DOI 10.1101/2023.04.09.536151
    Typ Preprint
    Autor Dranenko N
    Seiten 2023.04.09.536151
    Link Publikation

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