Title (eng)
Regulation of translation
small RNA and messenger RNA - an interplay
Parallel title (deu)
Translationsregulation ; ein Zusammenspiel von mRNA und sRNA
Author
Fabian Amman
Advisor
Ivo Hofacker
Assessor
Thomas Rattei
Jan Gorodkin
Abstract (deu)
Die bedeutende Rolle die kleine, nicht Protein-kodierende RNA Moleküle (sRNA, vom englischen small RNA) in der Genregulation von Bakterien spielen, wurde erst im Laufe der letzten Jahrzehnte erkannt. Mittlerweile wurden Hunderte sogenannter sRNA Gene in bakeriellen Genomen entdeckt. Durch das kontinuierliche Entwickeln neuer Techniken ist die Zahl der bekannten sRNA Gene stetig am Steigen. Das Charakterisieren von bekannten sRNA wurde hingegen lange Zeit vernachlässigt.
Während der hier präsentierten Doktorarbeit wurden mehrere Lücken im systematischen, experimentellen Arbeitsablauf bisheriger Ansätze zur sRNA Charakterisierung identifiziert und durch rechnergestützte Methoden geschlossen.
Zum Ersten, für eine genau Analyse der sRNA–mRNA Interaktion müssen beide Komponenten möglichst detailiert bekannt sein. Für die mRNA mangelte es bisher meist an genauen Daten bezüglich des Transkriptionsbeginns bzw. -endes. Für diesen Zweck wurde eine statistische Methode entwickelt, um differentielle RNA Sequenzierungsdaten nach Transkriptions Start Positionen zu analysieren. Dadurch wird eine viel genauere Vorstellung über mögliche sRNA–mRNA Interaktionen gewonnen.
Zum Zweiten wird mit RNAplex eine Software, die Teil des ViennaRNA package ist, präsentiert. Der zugrunde liegende Algorithmus ermöglicht es mit hoher Genauigkeit, und dabei trotzdem sehr schnell, die energetisch günstigsten sRNA–mRNA Hybridisierungspositionen zu berechnen. Zuvor war es meist notwenig einen Kompromiss zwischen Schnelligkeit (und damit Anwendbarkeit auf ganze Genome) und Genauigkeit, einzugehen. Mit RNAplex gelingt es diesen Widerspruch zu lösen.
Obwohl gängige RNA Interaktionsprogramme sehr gut darin sind, bekannte Interaktionen präzise nachzuvollziehen, leiden sie meist unter einer geringen Spezifität, d.h. die Zahl der vorhergesagten Interaktionen ist bedeutend größer als die Zahl der Interaktionen, die sich experimentell als funktional erweisen. Daher wurde, zum Dritten, ein mathematisches Modell entwickelt, das es ermöglicht den Effekt einer vorhergesagten sRNA–mRNA Interaktion auf die Proteinproduktion von der gebundenen mRNA zu berechnen. Dadurch kann die Anzahl der Vorhersagen in einen Bereich gesenkt werden, der eine individuelle experimentelle Untersuchung jeder Interaktion mit in vitro oder in vivo Methoden ermöglicht.
Alle drei beschriebenen Methoden können sinnvoll in einem präsentierten Arbeitablauf kombiniert werden, mit dem es ermöglicht wird die Rolle von sRNA Genen in Bakterien zu charakterisieren. Dadurch können limitierte experimentelle Resourcen möglichst effizient für die Charakterisierung von sRNA und deren mRNA Partnern, eingesetzt werden.
Abstract (eng)
In the last decades the important role of small non coding RNA (sRNA) in bacterial posttranscriptional gene regulation was recognized. Meanwhile hundreds of sRNA genes are discovered, especially in the well studied model organisms, such as Escherichia coli or Salmonella typhimurium. Several experimental and theoretical techniques were developed to increase the accuracy of sRNA gene detection and to enable their annotation in a genome wide, high throughput manner.
In contrast to sRNA gene annotation, techniques for the characterization of the sRNA in the gene regulatory network are still in their infancy. In the course of this thesis, several existing gaps in the integration of computational methods into an efficient target prediction work-flow were identified and closed.
First, a statistical method to annotate transcription start sites from differential RNA-seq data is presented. In contrast to the boundaries of protein coding regions, hence the translation start and end position, the exact extent of the transcript itself is seldom known for bacterial genes. But since the most sRNA directly interact with the mRNA transcript, a detailed understanding of their architecture can be crucial.
Second, an efficient way to accurately calculate energetically favorable sRNA–mRNA binding sites is presented. Established algorithms to calculate the energy of putative sRNA–mRNA interactions either suffer from a low performance in reproducing known RNA interactions or are computational resource wise, very demanding. With RNAplex, part of the ViennaRNA package, it becomes possible to screen whole genomes for putative binding sites for a given sRNA.
And finally, a model framework is presented to calculate the effect of sRNA binding onto the translation initiation rate of a putative target mRNA. This model considers the physical interactions between the ribsome and the mRNA and the competing sRNA–mRNA binding. This way it becomes possible to test beforehand calculated interactions for their potential to inhibit or amplify translation, and shrink the number of predicted targets to a small set, which makes it possible to test them individually with more labor intensive in vitro or in vivo methods.
All three tools can be combined in a proposed sRNA characterization work-flow, and are helpful to make use of the limited experimental resources, to characterize sRNA and their mRNA targets, as efficient as possible.
Keywords (eng)
bacterial gene regulationregulation of translationsRNAmRNAsmall RNA
Keywords (deu)
Bakterielle GenregulationTranslationsregulationsmall RNAsRNAmRNA
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1307789
rdau:P60550 (deu)
178 S.
Number of pages
178
Association (deu)
Title (eng)
Regulation of translation
small RNA and messenger RNA - an interplay
Parallel title (deu)
Translationsregulation ; ein Zusammenspiel von mRNA und sRNA
Author
Fabian Amman
Abstract (deu)
Die bedeutende Rolle die kleine, nicht Protein-kodierende RNA Moleküle (sRNA, vom englischen small RNA) in der Genregulation von Bakterien spielen, wurde erst im Laufe der letzten Jahrzehnte erkannt. Mittlerweile wurden Hunderte sogenannter sRNA Gene in bakeriellen Genomen entdeckt. Durch das kontinuierliche Entwickeln neuer Techniken ist die Zahl der bekannten sRNA Gene stetig am Steigen. Das Charakterisieren von bekannten sRNA wurde hingegen lange Zeit vernachlässigt.
Während der hier präsentierten Doktorarbeit wurden mehrere Lücken im systematischen, experimentellen Arbeitsablauf bisheriger Ansätze zur sRNA Charakterisierung identifiziert und durch rechnergestützte Methoden geschlossen.
Zum Ersten, für eine genau Analyse der sRNA–mRNA Interaktion müssen beide Komponenten möglichst detailiert bekannt sein. Für die mRNA mangelte es bisher meist an genauen Daten bezüglich des Transkriptionsbeginns bzw. -endes. Für diesen Zweck wurde eine statistische Methode entwickelt, um differentielle RNA Sequenzierungsdaten nach Transkriptions Start Positionen zu analysieren. Dadurch wird eine viel genauere Vorstellung über mögliche sRNA–mRNA Interaktionen gewonnen.
Zum Zweiten wird mit RNAplex eine Software, die Teil des ViennaRNA package ist, präsentiert. Der zugrunde liegende Algorithmus ermöglicht es mit hoher Genauigkeit, und dabei trotzdem sehr schnell, die energetisch günstigsten sRNA–mRNA Hybridisierungspositionen zu berechnen. Zuvor war es meist notwenig einen Kompromiss zwischen Schnelligkeit (und damit Anwendbarkeit auf ganze Genome) und Genauigkeit, einzugehen. Mit RNAplex gelingt es diesen Widerspruch zu lösen.
Obwohl gängige RNA Interaktionsprogramme sehr gut darin sind, bekannte Interaktionen präzise nachzuvollziehen, leiden sie meist unter einer geringen Spezifität, d.h. die Zahl der vorhergesagten Interaktionen ist bedeutend größer als die Zahl der Interaktionen, die sich experimentell als funktional erweisen. Daher wurde, zum Dritten, ein mathematisches Modell entwickelt, das es ermöglicht den Effekt einer vorhergesagten sRNA–mRNA Interaktion auf die Proteinproduktion von der gebundenen mRNA zu berechnen. Dadurch kann die Anzahl der Vorhersagen in einen Bereich gesenkt werden, der eine individuelle experimentelle Untersuchung jeder Interaktion mit in vitro oder in vivo Methoden ermöglicht.
Alle drei beschriebenen Methoden können sinnvoll in einem präsentierten Arbeitablauf kombiniert werden, mit dem es ermöglicht wird die Rolle von sRNA Genen in Bakterien zu charakterisieren. Dadurch können limitierte experimentelle Resourcen möglichst effizient für die Charakterisierung von sRNA und deren mRNA Partnern, eingesetzt werden.
Abstract (eng)
In the last decades the important role of small non coding RNA (sRNA) in bacterial posttranscriptional gene regulation was recognized. Meanwhile hundreds of sRNA genes are discovered, especially in the well studied model organisms, such as Escherichia coli or Salmonella typhimurium. Several experimental and theoretical techniques were developed to increase the accuracy of sRNA gene detection and to enable their annotation in a genome wide, high throughput manner.
In contrast to sRNA gene annotation, techniques for the characterization of the sRNA in the gene regulatory network are still in their infancy. In the course of this thesis, several existing gaps in the integration of computational methods into an efficient target prediction work-flow were identified and closed.
First, a statistical method to annotate transcription start sites from differential RNA-seq data is presented. In contrast to the boundaries of protein coding regions, hence the translation start and end position, the exact extent of the transcript itself is seldom known for bacterial genes. But since the most sRNA directly interact with the mRNA transcript, a detailed understanding of their architecture can be crucial.
Second, an efficient way to accurately calculate energetically favorable sRNA–mRNA binding sites is presented. Established algorithms to calculate the energy of putative sRNA–mRNA interactions either suffer from a low performance in reproducing known RNA interactions or are computational resource wise, very demanding. With RNAplex, part of the ViennaRNA package, it becomes possible to screen whole genomes for putative binding sites for a given sRNA.
And finally, a model framework is presented to calculate the effect of sRNA binding onto the translation initiation rate of a putative target mRNA. This model considers the physical interactions between the ribsome and the mRNA and the competing sRNA–mRNA binding. This way it becomes possible to test beforehand calculated interactions for their potential to inhibit or amplify translation, and shrink the number of predicted targets to a small set, which makes it possible to test them individually with more labor intensive in vitro or in vivo methods.
All three tools can be combined in a proposed sRNA characterization work-flow, and are helpful to make use of the limited experimental resources, to characterize sRNA and their mRNA targets, as efficient as possible.
Keywords (eng)
bacterial gene regulationregulation of translationsRNAmRNAsmall RNA
Keywords (deu)
Bakterielle GenregulationTranslationsregulationsmall RNAsRNAmRNA
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1307790
Number of pages
178
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