Personalisierte Adipositas-Prävention PAP-MV2022   
     
   Personalisierte Adipositas-Prävention 
   PAP-MV2022 
      + Ausschreibung
      + Zusammenfassung
      + Konsortium
      + Projektskizze
      + Arbeitspakete
         AP1 AP2 AP3 AP4 AP5 AP6 AP7 AP8 AP9 
      + Aus- und Fortbildung
      + Projekte-Intranet
      + Aufgaben der Partner
      + PCT-Patent
      + Ziele
      + Infrastruktur
      + Updates
   Management 
      + Infos
      + Lenkungsausschuss
      + Advisory Board
      + Workshops
      + Fachtagungen
      + externe Forschungsverbünde
   Kontakt 
   Publikationen 
   WWW-Links 
   Forum PAP-MV 
   Potentielle Anschlußförderungen 
   MV 2020 
   Videos 
  02/2018  
  PAP-MV2022 Arbeitspaket  
 

Arbeitspaket 7 - Bioinformatische Integration der Daten

 

Die divergenten Schweine sowie die murinen Langzeitselektionslinien unterscheiden sich genotypisch. Darüber hinaus werden in den experimentellen Gruppen der Tiermodelle epigenetische Unterschiede aufgezeigt. Das Arbeitspaket beleuchtet den Beitrag von genetischen und epigenetischen Polymorphismen zur phänotypischen Differenzierung in der "Mikro-Evolution" der Langzeitselektionslinien. Weiters wird untersucht welche Polymorphismen Biomarker für Stoffwechseltypen bzw. prädiktiv für die metabolische Antwort auf diätetische Intervention sind. Dabei ermöglicht die Integration der Daten mit Informationen des "Mouse-ENCODE"-Projektes (Encyclopedia of DNA Elements) und des "FAANG"-Projektes (Functional Annotation of Animal Genomes) sowie Datenbanken molekularer Pfade die Annotation der Polymorphismen und epigenetischen Modifikationen zu funktionellen Elementen der Genome und gibt Aufschluss über ihre funktionelle ggf. kausale Bedeutung.

 

Ziele: Sowohl in den murinen und porcinen Modellen als auch bei den iPS-Zellen werden Daten auf den Ebenen des Genoms, Epigenoms und Transkriptoms und z.T. des Mikrobioms erfasst. Diese werden biostatistisch analysiert, um zwischen den experimentellen Gruppen Differenzen auf diesem Ebenen der Genotyp-Phänotyp-Abbildung zu identifizieren. Zur biologischen Interpretation der Daten zielt AP7 auf die Integration von Expressions-, Genotyp- und Epigenotyp-Daten mit metabolischen Merkmalen sowie die funktionelle Annotation der relevanten Marker und Netzwerke. Die biostatistische und bioinformatische Analyse der Daten und deren biologische Interpretation wird wesentlicher Bestandteil der wissenschaftlichen Arbeit eines PostDocs sein und qualifiziert sie/ihn für die Leitung einer Nachwuchsgruppe "Epigenetics and Fetal Programming" am FBN ab Monat 37. Weiter wird eine Doktorandin im Rahmen von AP7 qualifiziert.

 

 

T7.1 - Maßnahme 1: Molekulare Konsequenzen der Diäten

 

Monat 25-42

Vergleiche von epigenetischen Modifikationen und Expressionsmustern zwischen den Diätgruppen auch über die Generationen zeigen akute und persistente Konsequenzen der Diäten vor dem Hintergrund divergenter Genotypen, Phänotypen und Prägung auf. Korrelationsanalysen von Daten zur Transkriptabundanz und DNA-Methylierungsgrad führen zur Identifizierung von DMC mit Einfluss auf die Genexpression. Die Darstellung und Analysen von Koexpression (weighted gene co-expression network analysis, WGCNA), von eQTL, Kausalitätsmodellierung (Network Edge Orienting, NEO), funktionelle Annotation sowie Netzwerkanalysen liefern mehrfache Evidenz für die funktionelle und ggf. kausale Rolle genetischer und epigenetischer Polymorphismen. Diese bioinformatische Analysen zeigen molekulare Pfade und funktionelle Netzwerke auf, die zur phänotypischen Differenzierung und Anpassung an diätetische Auslenkung beitragen. Die Kovarianzstruktur von Features diverser Ebenen (Genom, Methylom, Transkriptom) sogenannte kernels dienen zur Abschätzung des Vererbungsvermögens, von Adipositasprädisposition, der Quantifizierung der damit verbundenen genetischen Variation sowie der Aufdeckung von zusätzlichen Einflüssen von natürlich vorhandenen oder durch Interventionen hervorgerufenen epigenetischen Varianten auf den Metabolismus.

M7.1 Meilenstein 1: Identifikation von DEs und DMCs

 

Die biostatistischen Analysen liefern eine Liste signifikant differentiell exprimierter Gene (Des) sowie differentiell methylierter Cytosine (DMCs).

 

Monat 32

 

D7.1 Ergebnis 1: Relevante molekulare Mechanismen

Die holistischen und metabolischen Analysen entlang der Genotyp-Phänotyp-Abbildung zeigen funktionelle Netzwerke an, die mit den Stoffwechselmerkmalen der divergenten Mauslinien und Schweingruppen assoziiert und/oder in Antwort auf die Diäten reguliert werden. Dies erlaubt die Verifizierung bzw. Falsifizierung von Hypothese über molekulare Mechanismen, die unterschiedlichen Stoffwechseltypen zugrunde liegen - etwa der explizit geprüften Hypothese die Effizienz der mitochondrialen Elektrontransportkette sei entscheidend für die Effizienz des Nährstoffumsatzes (Mitochondrial proton and electron leak). Darüber hinaus liefern die Analysen neue Hypothese.

 

Monat 36

 

 

T7.2 - Maßnahme 2: Diversität der Modelle

 

Monat 25 - 42

 

Epigenetische Mechanismen sind Vermittler zwischen Umwelt und Genotyp und wichtige Faktoren in der Evolution. Variable DNA-Methylierung erfolgt u.a. als Antwort auf exogene Stimuli und kann zur Etablierung von meiotisch übertragenen epigenetischen Allelen (Epiallelen; Single-Methylierungs-Polymorphismus, SMP) führen, die mit einer höheren Rate entstehen als Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs). Desaminierung von Methyl-Cytosin führt zur einer C/T Transition; ein SMP wird ein SNP. Somit stellen methylierte Cytosine hot-spots für Mutationen dar. In der Evolution haben daher Selektionsprozesse dazu geführt, dass CpGs in Genom unterrepräsentiert sind. Variable methylierte CpGs (differential methylated Cytosins, DMCs) befinden sich aber vielfach in regulativen Sequenzen und beeinflussen daher die Genexpression und schließlich das organismalen Erscheinungsbild. Vergleiche der Frequenz von Allelen, inkl. C/T Transition, und Epiallelen geben Aufschluss, in welchem Umfang DNA-Methylierung im Laufe von Selektionsprozessen zur Entstehung neuer Allele beigetragen hat. Der Methylierungsgrad in CpGs sowie die relative Häufigkeit von C>T Transitionen, die Verteilung von Epiallelen (SMP) und Allelen (SNPs) in merkmalsassoziierten Genomregionen werden in den unterschiedlich selektierten Mauslinien sowie der F2/3 des Fetal-Programming Experimentes gezeigt, um einerseits Spuren der Selektionsprozesse zu identifizieren und andererseits die transgenerationale Vererbung von SMP experimentell zu zeigen.

In den Gruppen der Schweinemodelle wird ebenfalls untersucht inwieweit SNPs und durch exogener Faktoren entstandene DMCs zur Merkmalsdifferenzierung beitragen.

 

 

M7.2 Meilenstein 2: SNP und SMP-Verteilung

In den Langzeitmausselektionslinien sowie die experimentellen Gruppen der Schweine sind die relativen Häufigkeiten von SNP und SMPs bestimmt.

 

Monat 36

 

 

 

D7.2 Ergebnis 2: Biomarker für Stoffwechseltypen

 

Biomarker sind in der Medizin essentiell für die Diagnostik,insbesondere für eine personalisierte Medizin. Die Ergebnisse hier tragen zur Ableitung von Biomarkern für die Prävention von ernährungsbedingten Erkrankungen, wie Adipositas, bei, da sie personalisierte Ernährungsempfehlungen ermöglichen können. In der Tierzucht sind genetische Marker besonders nützlich und hier werden SNPs für Merkmale der Futtereffizienz erkannt. Die Identifizierung genetischer und epigenetischer Marker als Spuren der Selektion in den Mauslinien liefert grundlegende Erkenntnisse über molekulargenetische Prozessen in der Evolution, Domestikation und Selektion von Tieren. Die in den Maus- und Schweinemodellen identifizierten biochemischen, genetischen oder epigenetischen Biomarker stellen Parameter für die Etablierung von IPS-Zellen als Modelle in der Nutrigenomik dar. Dazu wird geprüft inwieweit sie geeignet sich die IPC-Zellen adipöpser und normalgewichtiger Probanden zu differenzieren (AP3, AP8).

 

Monat 42