Universität zu Köln

Großbach, Jan ORCID: 0000-0002-9394-5665 (2020). Identification and Validation of Regulatory Genetic Variation in Yeasts. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Genomic variation impacts on the molecular network that performs all cellular functions. As these functions are largely carried out by proteins, it is crucial to understand how genomic variation contributes to differences in protein abundances and activities. We investigated the effects of genetic variation on the molecular network in two independent studies in the fission yeast Schizosaccharomyces pombe and the budding yeast Saccharomyces cerevisiae through the mapping of quantitative trait loci (QTL). To be able to observe the molecular network in more states, we exposed fission yeast samples to oxidative stress. The effects of most QTL differed between these two experimental conditions. We identified QTL-hotspots that affected the expression of large numbers of stress response genes. For one of these hotspots we identified and validated pka1 as the causal gene: a missense mutation in pka1 caused a reduction in RAS signaling, which mediates part of the stress response in fission yeast. In the second study, we integrated quantitative phosphorylation traits for hundreds of proteins with matched transcriptomic and proteomic data. We found the phosphoproteome to be controlled by genetic variation and identified numerous associations between genetic variants and phosphorylation traits. Hotspots for other molecular layers and local variation both impacted on the phosphorylation of proteins. The additional information of phsophorylation was further demonstrated by the analysis of affected signaling pathways. The comprehensive proteomic data in both projects allowed us to investigate the effects of changes in transcript levels on protein levels. We found the relationship between transcript and protein levels to be complex and variable across functional groups of genes. This work contributes to the understanding of molecular networks by identifying the effects of genetic variation on the stress response, proteome, and phosphoproteome in the yeast models, studied here. We demonstrate how perturbations of this network can be tracked through multiple molecular layers.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Genomische Unterschiede beeinflussen das molekulare Netzwerk, das alle zellulären Aufgaben ausführt. Da diese Aufgaben in erster Linie von Proteinen erledigt werden, ist es von zentraler Bedeutung die Effekte von genomischen Unterschieden auf die Häufigkeiten und Aktivitäten von Proteinen zu verstehen. Wir haben in zwei unabhängigen Studien in der Spalthefe Schizosaccharomyces pombe und der Bäckerhefe Saccharomyces cerevisiae die Effekte von genetischen Veränderungen auf das molekulare Netzwerk erforscht, indem wir Genloci mit Einflüssen auf quantitative Merkmale (QTL) identifiziert haben. Um das molekulare Netzwerk in mehr Zuständen analysieren zu können, haben wir S. pombe Kulturen oxidativem Stress ausgesetzt. Die Effekte der meisten QTL haben sich zwischen beiden experimentellen Bedingungen unterschieden und wir haben genetische Polymorphismen identifiziert (QTL-Hotspots), die die Expression von Genen beeinflussen, welche in der Antwort auf zellulären Stress involviert sind. Für einen dieser Hotspots haben wir die ursächliche Mutation im pka1-Gen identifiziert und validiert. pka1 ist ein Bestandteil des RAS-Signalwegs, der an der Antwort auf Umweltstress in S. pombe beteiligt ist. In der zweiten Studie haben wir Daten über die Phosphorylierung von hunderten von Proteinen mit Daten über die Häufigkeiten der Proteine und ihrer Transkripte kombiniert. Das Phosphoproteom wurde in starkem Maße von genetischen Unterschieden beeinflusst und es konnte eine hohen Zahl an Polymorphismen mit einem Effekt auf Phosphorylierung identifiziert werden. QTL-Hotspots mit Auswirkungen auf anderen molekular Ebenen, sowie Mutationen in der Nähe der betroffenen Proteine haben auch das Phosphoproteom beeinflusst. Der zusätzliche Informationswert der Phospho-Daten wurde zudem bei der Analyse von betroffenen Signalwegen deutlich. Die umfassende Charakterisierung des Proteoms in beiden Studien hat es uns ermöglicht, die Beziehung von Effekten auf der Transkript- und Proteinebene zu erforschen. Diese Beziehung war komplex und unterschied sich deutlich zwischen verschiedenen Genen mit unterschiedlichen Funktionen. Diese Arbeit trägt zum tieferen Verständnis von molekularen Netzwerken bei, indem die Effekte von genetischen Polymorphismen in den untersuchten Modellorganismen auf die Stressantwort, das Proteom und das Phosphoproteom bestimmt werden. Es wird zudem gezeigt, wie Veränderungen im molekularen Netzwerk durch verschiedene Ebenen hinweg analysiert werden können. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Großbach, Jan jan.grossbach@uni-koeln.de orcid.org/0000-0002-9394-5665 UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-112803
Date:	2020
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	CECAD - Cluster of Excellence Cellular Stress Responses in Aging-Associated Diseases
Subjects:	Natural sciences and mathematics Life sciences
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Computational Biology; Yeast; Quantitative traits; QTL; polymorphisms; inheritance; molecular network; proteomics; eQTL; pQTL; phosphorylation; phosphoproteome; English
Date of oral exam:	12 June 2019
Referee:	Name Academic Title Beyer, Andreas Prof. Dr. Tresch, Achim Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/11280