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Development and application of LC-MS-based differential metabolic profiling in plant systems

dc.contributor.advisorKarlovsky, Petr Prof. Dr.de
dc.contributor.authorRatzinger, Astridde
dc.date.accessioned2008-12-17T14:39:20Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T10:20:13Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:21Zde
dc.date.issued2008-12-17de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B024-7de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-1972
dc.description.abstractDie vergleichende Analyse von Metabolitenprofilen dient dazu, biologische Prozesse zu beleuchten, welche für Unterschiede im Metabolitengehalt zwischen Proben verantwortlich sind. Dabei handelt es sich z.B. um gesunde/erkrankte Organismen, unbehandelte/behandelte Kulturen, Wildtyp-/Mutant-Genotypen oder verschiedene Kultivare. In dieser Arbeit wurde eine Routine für das ungerichtete Erstellen von LC-MS-Profilen und deren uneingeschränkte Datenanalyse entwickelt und für vergleichende Experimente in pflanzlichen Systemen angewandt. Der Schwerpunkt war das Bewerten und Einstellen von Programmen zur ungerichteten Datenprozessierung, welche folgende Schritte beinhaltet: Konversion der Rohdaten in ein universelles Format, Rauschunterdrückung, Angleichung der Retentionszeiten, Peakzuordnung zwischen Proben, Normalisierung der Signalintensitäten und vergleichende Analyse. Das Open-Source Programm XCMS wird für die probenübergreifende Angleichung der Retentionszeiten und Zuordnung von Peaks eingesetzt. Zur Normalisierung von Signalintensitäten wird eine trimmed-mean-Methode einbezogen, welche ursprünglich für das Transcriptprofiling entwickelt wurde. Das Verfahren wurde zunächst zur Analyse einer Pflanze-Pathogen-Interaktion angewandt: 19 Metabolitensignale wurden in Xylemsaftproben von Brassica napus nach der Infektion mit dem vaskulären Pilz Verticillium longisporum als verändert gegenüber der gesunden Pflanze detektiert. Zwei dieser Metaboliten, die eine erhöhte Signalintensität zeigten, wurden als Salicylsäure und Salicylsäureglucosid identifiziert. Weiterhin wurden 6 bisher unbekannte, polare Indolderivate nur in infizierten Pflanzen gefunden. Diese sind möglicherweise in die Abwehrreaktion der Pflanze involviert. Die Anwendbarkeit der Methode wurde an zwei weiteren pflanzlichen Systemen getestet. Untersucht wurden Metabolitenprofile von Wurzelexsudaten, die von Zuckerrüben mit ausreichender bzw. mangelhafter Phosphorversorgung stammten. Bei geringem Phosphorgehalt zeigten sich erhöhte Signale, die als Salicylsäure und Citramalonsäure identifiziert wurden. Die Kombination genomischer Daten verschiedener Sesam-Genotypen mit Metabolitenprofilen von Extrakten aus Sesamsamen lieferte Information über die Wirkung von evolutions- bzw. züchtungsbedingter Selektion auf die chemische Diversität.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleDevelopment and application of LC-MS-based differential metabolic profiling in plant systemsde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedEntwicklung und Anwendung von LC-MS-basierendem Metabolitenprofiling an pflanzlichen Systemende
dc.contributor.refereeKarlovsky, Petr Prof. Dr.de
dc.date.examination2008-07-17de
dc.subject.dnb000 Allgemeinesde
dc.subject.dnbWissenschaftde
dc.description.abstractengMetabolic profiling enables to understand biological processes responsible for differences in the content of metabolites among samples, such as healthy/diseased organisms, treated/control cultures, mutant/wild type genotypes, or different cultivars. In this work experimental procedures and data processing routines for non-targeted differential metabolic profiling based on LC-MS were developed and applied to different kinds of comparative experiments in plant systems. A major task was the assessment and adjustment of software tools for unbiased data processing which consists of raw data conversion into a universal format, noise reduction, chromatogram alignment, peak matching, normalization of signal intensities and comparative analysis. The open-source method XCMS is included for retention time alignment and peak matching across samples. An algorithm for normalization of signal intensities based on a method previously developed for transcript profiling was implemented. The applicability of the procedure is demonstrated on a plant-pathogen interaction: 19 metabolites in xylem sap of Brassica napus affected by the infection with vascular fungus Verticillium longisporum were detected. Two of the metabolites induced by infection were identified as salicylic acid and its glucoside. Furthermore, six yet unknown indolic polar metabolites were found only in infected plants. These compounds might be involved in the plant defense response. The methods developed in this project were applied to two other systems. Firstly, comparative analysis of metabolites from root exudates of phosphorus deficient/sufficient sugar beets revealed induced signals in phosphorus deficient plants, which were identified as salicylic acid and citramalic acid. Secondly, combination of genome diversity data on sesame with metabolic profiles of sesame seed extracts for a selected set of accessions provided information on the relationship between genomic and metabolic diversity in sesame and shed light on the role of selection for metabolite content during the evolution and domestication of this ancient crop.de
dc.contributor.coRefereeTiedemann, Andreas von Prof. Dr.de
dc.subject.topicAgricultural Sciencesde
dc.subject.ger-de
dc.subject.engNontargeted differential metabolic profilingde
dc.subject.engunbiased data processingde
dc.subject.engLC-MSde
dc.subject.engcomparative analysisde
dc.subject.engXCMSde
dc.subject.engCODAde
dc.subject.engnormalizationde
dc.subject.engxylem sapde
dc.subject.eng<i>Verticillium longisporum</i>de
dc.subject.eng<i>Brassica napus</i>de
dc.subject.engplant-pathogen interactionde
dc.subject.engsesamede
dc.subject.engphosphorus mobilizationde
dc.subject.bk30 Naturwissenschaftende
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1983-4de
dc.identifier.purlwebdoc-1983de
dc.affiliation.instituteFakultät für Agrarwissenschaftende
dc.subject.gokfullRA Naturwissenschaftende
dc.identifier.ppn606104216de


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