Z-Project

• Prof Dr Susann Müller Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ), Themenbereich Umwelt- und Biotechnologie.
• Prof Dr Christian Müller Helmholtz-Zentrum München (UFZ), Institut für Computational Biology (ICB),

© SPP2389

Die bevorzugte Lebensform von Mikroorganismen ist der Biofilm. Solche kollektiven Lebensformen haben Vorteile und verfügen über emergente Funktionen, die sich aus gemeinsamen Interaktionen entwickeln, jedoch schwer zu entschlüsseln sind. Art und Ausmaß der emergenten Funktionen hängen von der Art, Anzahl und Verteilung der erfassten heterogenen Zellen und deren physiologischen Zuständen, d. h. den Phänotypen ab.

In diesem Z-Projekt werden wir bakterielle Kolonien und Biofilme auf Einzelzellebene mit Hilfe von Durchflusszytometrie, Zellsortierung und Multi-omics-Datenintegration räumlich aufgelöst sowie funktionell quantitativ charakterisieren. In Zusammenarbeit mit mehreren Forschungsgruppen innerhalb dieses SPP planen wir, ein breites Spektrum von bakteriellen Modellsystemen untersuchen, darunter B. subtilis, P. aeruginosa, E. coli, Synechocystis, Anabaena und V. cholerae. In einem ersten Schritt werden wir eine breite Palette von Fluoreszenztechniken für die Charakterisierung verschiedener Phänotypen entwickeln und einsetzen, wie z. B. über zelluläre Proteinsynthese oder DNS Replikation. Clustering- und Gating-Techniken erlauben dann das virtuelle Separieren in Subpopulationen mit verschiedenen Phänotypen.

Die Sortierung dieser Subpopulationen durch fluoreszenz-aktivierte Zellsortierung (FACS) ermöglicht darüber hinaus eine nachgeschaltete phänotypspezifische Quantifizierung funktioneller Zustände, z. B. durch RNA-Seq und Proteomik. Im Rahmen dieses Z-Projektes werden wir quantitative Information über Zellaktivitäten erhalten. Die Entwicklung dieser experimentellen Techniken und ihre breite Anwendung innerhalb des SPP ist ein zentraler Pfeiler dieses Z-Projektes. Parallel dazu werden wir datenwissenschaftliche Methoden entwickeln, die eine statistische Charakterisierung von Zellheterogenität aufgrund phänotypischer Merkmale aus durchflusszytometrischen Daten ermöglicht. Darüber hinaus werden wir ein statistisches Framework erstellen, das eine multimodale und multi-omics Integration von durchflusszytometrischen und nachgeschalteten molekularen Datensätzen erlaubt. Wir sind davon überzeugt, dass die konzertierte Entwicklung von experimentellen und datenwissenschaftlichen Methoden in diesem Z-Projekt dazu beitragen wird, emergente, räumlich und zeitlich aufgelöste, makroskopische Strukturen und Funktionen zu entschlüsseln.

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