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In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Bestimmung von Toleranzbereichen für 1H-NMR-Spektren von Neugeborenenurinen zur Detektion von angeborenen Stoffwechselerkrankungen vorgestellt. Diese Krankheiten werden durch genetische Defekte ausgelöst, die eine schwerwiegende Funktionsstörung im Stoffwechselkreislauf verursachen. Die dadurch entstehenden Krankheitsbilder führen in der Regel zu Behinderungen und oftmals zum Tod. Eine frühe Diagnose und Behandlung können in vielen Fällen ein Überleben ohne Symptome ermöglichen. Beim derzeitigen Neugeborenenscreening werden in Deutschland zwölf der häufigsten Stoffwechselerkrankungen routinemäßig abgetestet - weit über hundert sind aktuell bekannt. Basierend auf einem Referenzdatensatz von 695 Neugeborenenurinspektren, werden in dieser Arbeit mathematische Methoden zur Bestimmung von Toleranzbereichen entwickelt, die eine ungezielte Detektion von Abweichungen ermöglichen, um schwerwiegende Krankheiten wie angeborene Stoffwechselerkrankungen frühzeitig und routinemäßig diagnostizieren zu können. Das Verfahren basiert dabei auf der robusten Ermittlung von Verteilungsfunktionen, Toleranzbereichen und Identifikation von Ausreißern für eindimensionale Stichproben von unbekannten Verteilungen. Mithilfe einer von der Box-Cox-Transformation abgeleiteten Transformationsfamilie, werden die gemessenen Kenngrößen in normalverteilte Stichproben überführt. Für die Bestimmung der optimalen Transformationsparameter wird die Teststatistik des Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung der transformierten Stichprobe verwendet. Die Betrachtung verschiedener links- und rechtsseitiger Trimmungen sichert dabei eine robuste Bestimmung, die nicht von Ausreißern innerhalb des Referenzdatensatzes beeinflusst wird. Anhand von Simulationsstudien wird die Leistung dieses Verfahrens an Stichproben mit bekannten Verteilungen ermittelt und demonstriert. Die Anwendbarkeit an abgeleiteten Kenngrößen aus den realen Urinspektren wird zunächst anhand von Metabolitenkonzentrationen gezeigt. Hierfür wurden im Rahmen dieser Arbeit Methoden zur Identifikation und Quantifikation von 22 ausgewählten Metaboliten entwickelt. Für die ungezielte Analyse werden aus den NMR-Spektren abstrakte Kenngrößen abgeleitet, welche die Protonenkonzentrationen in verschiedenen chemischen Verschiebungsbereichen zusammenfassen (sogenannte Bucketierung). Dadurch wird jedes Signal, unabhängig von Molekül oder funktioneller Gruppe, erfasst und ausgewertet. Bei der in dieser Arbeit verwendeten Strategie entstehen dadurch 500 Messwerte pro Spektrum, von denen 479 (96%) in normalverteilte Variablen überführt werden können. Für diese werden schließlich Toleranzbereiche definiert, um Messungen von weiteren Urinproben abzugleichen. Zusätzlich wird ausgehend von den transformierten Variablen eine Möglichkeit dargestellt, auch multivariate Toleranzbereiche auf Basis der Mahalanobisdistanz zu ermitteln, welche die Sensitivität des Tests auf abweichende Signale signifikant erhöht. Anhand einer Spiking-Simulationsstudie mit ca. 500.000 Spektren, bei denen die Signale von elf Verbindungen, die in Zusammenhang mit angeborenen Stoffwechselerkrankungen stehen, numerisch zu den Referenzspektren addiert werden, können Detektionsraten in Abhängigkeit der Konzentrationen dieser Verbindungen ermittelt werden.
The metabolomic approach is one part of the "-omics" cascade further comprising genomic, transcriptomic, and proteomic investigations. Since information about the metabolome of the important human pathogenic bacterium Staphylococcus aureus is scarce, the aim of this thesis is the characterization of the exo- and endometabolome of this bacterium on a most global scale. For this, the metabolomic platform consisting of the analytical instruments used for 1H-NMR spectroscopy, HPLC-MS, and GC-MS analysis was applied. First, the requirements for an accurate sampling procedure for the analysis of intracellular metabolites are presented, explaining important pitfalls during the sampling and the subsequent metabolome analysis via HPLC-MS and GC-MS (book chapter I). The challenging task of the metabolite identification is demonstrated, as well as the requirements for absolute quantification of intracellular metabolites. In order to enhance the knowledge about the staphylococcal physiology and the biochemical network, the impact of different stresses and varying cultivation media on the bacterial metabolite pool was investigated in several studies. In article I, a first description of the primary metabolism of growing S. aureus COL cells cultivated aerobically in CDM is provided. This study also monitored the adaptation to glucose starvation on the level of metabolites and proteins. The uptake of all amino acids and the secretion and reuse of overflow metabolites were analyzed in a time-dependent manner. During the switch to a non-growing state, a drastic rearrangement of the amino acid pool in the bacterial cells was detected, and intracellular amounts of glycolytic intermediates were found to decrease in parallel to extracellular glucose exhaustion. During infection processes, S. aureus has to cope with varying levels of oxygen supply, including anaerobic conditions. A global metabolomic approach investigated the adaptation of S. aureus COL to strict anaerobic conditions using CDM as the culture medium. Thereby only linear growth was possible despite the higher uptake rate of glucose compared to aerobically, logarithmically growing cells. In an anoxic environment, S. aureus mainly switched on the less reliable lactic acid fermentation. Only serine and threonine but no alanine were significantly taken up. Subsequent glucose limitation led to energy starvation indicated by a drop in the adenylate energy charge. This was accompanied with an arrest of the fermentative metabolism and declining numbers of colony-forming units without taking advantage of the energy supplying arginine deiminase pathway. Compared to the established CDM, the eukaryotic cell culture medium RPMI 1640 provides more in vivo-like growth conditions. In article II, the growth behavior and the metabolic footprint of the S. aureus strains COL and HG001 were investigated during the aerobic cultivation in RPMI 1640 medium. Both strains are commonly used in laboratory research. The observed uptake and secretion pattern of extracellular metabolites provides important information for infection studies in which this medium is used for the precultivation of S. aureus. The extracellular accumulation of the noncanonical D-amino acid D-isoleucine was an interesting outcome. The strain specific metabolic footprint points to noteworthy differences in the biochemical system of both strains. Moreover, this study demonstrates the impact of the cultivation medium on the metabolic status of bacterial cells. Due to increasing resistance against a large number of antibiotics, community- and hospital- acquired infections with S. aureus are of major concern in medical therapy. Thus, greater knowledge about adaptive mechanisms after antibiotic treatment is required. In article III, the response of S. aureus HG001 to antibiotics with varying target sides, such as ciprofloxacin, erythromycin, fosfomycin, vancomycin, and ampicillin, was investigated on the metabolite level. Thereby, the abundances of 176 intracellular metabolites were observed in a time-dependent manner, thus providing the most comprehensive experimental metabolite dataset so far available for S. aureus. None of the antibiotic compounds led to alterations of single metabolite amounts, but mostly entire metabolic pathways were affected. The intermediates of the cell wall biosynthesis were affected by each antibiotic, confirming this pathway as the most potential target for new antibacterial compounds. The metabolite composition of human nasal secretions and human sweat was analyzed, since such secretions present natural habitats of S. aureus during the colonization of typical host sides. The results confirm that the bacteria has to cope with low concentrations of most of the amino acids but large amounts of urea and lactate during host colonization. Considering the supply of amino acids, the results support the usage of the RPMI 1640 medium as a step to more in vivo-like cultivation experiments. Moreover, essential information for future studies about the adaptation of S. aureus to more in vivo growth conditions is provided. Altogether, the metabolomic approach was proven to be an important tool for helping unravel the complex bacterial metabolism and the environmental factors that also play a role in the virulence of Staphylococcus aureus.