Entwicklung bioinformatischer Methoden zur Vorhersage von Sekundärmetabolit-Gen-Clustern in Pilzen / von Diplom-Bioinformatiker Thomas Wolf

Sekundärmetabolite sind eine Gruppe von äußerst vielseitigen Naturstoffen. Sie werden hauptsächlich von Pflanzen, Bakterien und Pilzen produziert, um auf die Veränderung von Umweltbedingungen zu reagieren oder sich gegen andere Organismen zu verteidigen. Viele Sekundärmetabolite sind für den Menschen von hohem medizinischen, pharmazeutischen oder landwirtschaftlichem Interesse. Die Gene für die Biosynthese von Sekundärmetaboliten sind oft in Gen-Clustern organisiert. Gen-Cluster bestehen aus kolokalisierten und koregulierten Genen, die meistens zum gleichen Stoffwechselweg gehören. Gen-Cluster wurden sowohl in eukaryotischen als auch in prokaryotischen Genomen nachgewiesen, jedoch ist bei vielen Clustern die Funktionweise der beteiligten Gene unbekannt. Sekundärmetabolit-Gen-Cluster sind eine Spezialform der Gen-Cluster. Die Gene dieser Cluster sind in der Nähe von einem oder mehreren Hauptenzymen ("Ankergenen") angeordnet und besonders eng kolokalisiert. Außerdem gehört zu den Genen im Cluster oft ein cluster-spezifischer Transkriptionsfaktor. Durch die computergestützte Vorhersage von Ankergenen und Gen-Clustern können deren Regulationsmechanismen und Funktionsweisen besser verstanden werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung neuartiger Methoden zur Vorhersage von Sekundärmetabolit-Gen-Clustern und Ankergenen. Im Gegensatz zu bereits verfügbaren Methoden basiert diese neuartige Cluster-Vorhersagemethode insbesondere auf der Hypothese der Koregulation: cluster-spezifische genregulatorische Elemente sollten in den Promotorregionen der Cluster-Gene häufiger vorkommen als an anderen Stellen im Genom. Auf diese Weise können Cluster von Nicht-Cluster-Genen unterschieden werden.

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Person: Wolf, Thomas [Author]
Corporate Author: Friedrich-Schiller-Universität Jena [Degree granting institution]
Format: Book
Language(s):German, English
Language note:Zusammenfassungen in deutscher und englischer Sprache
Publication:Jena, 2017
Printing place:Jena
Dissertation Note:Dissertation, Friedrich-Schiller-Universität, 2017
Subjects:Sekundärmetabolit > Gencluster > Computerunterstütztes Verfahren
Type of content:Hochschulschrift
Related resources:Erscheint auch als Online-Ausgabe: Entwicklung bioinformatischer Methoden zur Vorhersage von Sekundärmetabolit-Gen-Clustern in Pilzen
Notes:Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze
Physical description:159 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 29,5 cm
Basic Classification: 42.13 Molekularbiologie
54.99 Informatik: Sonstiges