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Jedes Metagenom umfasst die gesamte genomische Information eines kompletten Ökosystems. Die Analyse eines solchen Systems bedarf der Bestimmung aller darin enthaltenen Nukleinsäuren, stellvertretend für den Bauplan eines jeden Organismus, um Kenntnis über die in diesem Ökosystem nachweisbaren Organismen zu erlangen. Ferner bietet die diagnostische Metagenomanalyse eine Möglichkeit zur Identifizierung von sowohl bekannten als auch unbekannten Pathogenen. Zu diesem Zweck wird dem Metagenom eine Probe entnommen, welche einen repräsentativen Ausschnitt aller darin vorliegenden Organismen enthält. Da a priori keine Informationen zu den in der Probe enthaltenen Organismen vorliegen, bedarf es einer ungerichteten Methode zur Bestimmung aller enthaltenen Nukleinsäuren. Eine geeignete Lösung bietet die Sequenzierung. Darin werden alle Moleküle der Ausgangsprobe mit ungefähr gleicher Wahrscheinlichkeit bestimmt und der erzeugte Datensatz, bestehend aus Millionen kleiner Sequenzabschnitte, entspricht einem repräsentativen Querschnitt der in der Probe nachweisbaren Organismen. Die Herausforderung besteht in der Zuordnung einer jeden Sequenz zu ihren Ursprungsorganismen und die Sequenzen zu identifizieren, die mit einem potentiellen Erreger assoziiert werden können. Aktuell herrscht ein Defizit an Werkzeugen, die diese Zuordnung sowohl schnell als auch präzise vornehmen und speziell für die diagnostische Metagenomanalyse konzipiert sind. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Software-Pipeline mit Namen RIEMS (164) (Reliable Information Extraction from Metagenomic Sequence datasets) entwickelt, die bestehende Software zur Analyse von Sequenzdaten auf eine Weise verknüpft, die deren Stärken ausnutzt und Schwächen eliminiert. RIEMS ist in der Lage mit Hilfe bekannter Alignierungsalgorithmen und dem Abgleich der Sequenzen mit einschlägigen Datenbanken umfangreiche Datensätze schnell zu analysieren und Nukleinsäuresequenzen präzise ihren putativen Ursprungstaxa zuzuordnen (164). Die vorliegende Arbeit verdeutlicht die Effizienz dieses Computerprogramms im Vergleich zu bestehenden Software-Pipelines. Des Weiteren illustriert sie dessen möglichen Einsatz in der Diagnostik zur Pathogenidentifizierung anhand einiger Beispiele. Dabei können nicht nur bekannte Organismen identifiziert werden, sondern auch unbekannte, noch nicht näher beschriebene Organismen detektiert werden.
Given the increasing prevalence of chronic kidney disease (CKD) and its impact on health care, it is important to better understand the multiple factors influencing health-related quality of life (HRQOL), particularly since they have been shown to affect CKD outcomes. Determinants of HRQOL as measured by the validated Kidney Disease Quality of Life questionnaire (KDQOL) and the Patient Health Questionnaire depression screener (PHQ-9) were assessed in a routine CKD patient sample, the Greifswald Approach to Individualized Medicine (GANI_MED) renal cohort (N = 160), including a wide range of self-reported data, sociodemographic and laboratory measures. Compared to the general population, CKD patients had lower HRQOL indices. Dialysis was associated with (1) low levels of physical functioning, (2) increased impairments by symptoms and problems, and (3) more effects and burden of kidney disease. HRQOL is seriously affected in CKD patients. However, impairments were found irrespective of eGFR decline and albuminuria. Rather, the comorbid conditions of depression and diabetes predicted a lower HRQOL (physical component score). Further studies should address whether recognizing and treating depression may not only improve HRQOL but also promote survival and lower hospitalization rates of CKD patients.