Verteilung demethylierter (a) bzw. methylierter (b) CpGs von Genen mit

Präsentation zum Thema: "Verteilung demethylierter (a) bzw. methylierter (b) CpGs von Genen mit"—  Präsentation transkript:

1 Verteilung demethylierter (a) bzw. methylierter (b) CpGs von Genen mit
Kombinierte Analyse von DNA-Methylierung und Transkriptions-Profilen in verschiedenen Immunzellen Lorette Weidel Masterarbeit• Studiengang Informatik • Fachbereich Informatik und Medien • Aufgabenstellung Die Zielstellung der Arbeit umfasst das Erstellen eines Software-Tools, um das Zusammenspiel von DNA-Methylierung und Genexpression in verschiedenen Immunzellen genomweit zu betrachten. Grundlagen Die DNA-Methylierung ist eine epigenetische Veränderung der Erbsubstanz und spielt eine wichtige Rolle bei der Genexpression. Die Modifikation betrifft die Base Cytosin innerhalb von Cytosin-Guanosin-Dinukleotiden (CpG). Durch das Enzym DNMT1 wird eine Methylgruppe an das fünfte Kohlenstoffatom des Cytorings angehängt, wodurch 5-Methylcytosin (5mC) gebildet wird. Methyliertes Cytosin in Promotorregionen und anderen regulatorischen Sequenzen blockieren die Bindungsstellen für Transkriptionsfaktoren und Hemmen die Expression von Genen [1] . Material & Methoden Zur Bestimmung der genomweiten Transkriptomik wurde die Array-Plattformen HG-U133 Plus 2.0 von Affymetrix verwendet. Die Untersuchung der DNA-Methylierung auf der Basis der differentiellen Bisulfit-Umwandlung von nicht-methyliertem Cytosin in Thymin erfolgte durch die Illumina™ Human-Methylation450 BeadChip Technologie. Es wurden neun verschiedene Zelltypen sortiert nach naive und Gedächtnis-T- und B-Zellen, NK-Zellen, Monozyten und Granulozyten von gesunden Spendern untersucht. Das Software-Tool wurde in Java mit Anbindung an verschiedene R-Skripte umgesetzt und die Analyse umfasste folgende Schritte: Qualitätskontrolle Normalisierung Berechnung von statistischen Parametern wie der Mittelwert, die Standardabweichung, des minimalen sowie maximalen Beta- bzw. Signalwert für die jeweiligen Zellen eines Typs Ermittlung von hoch und niedrig exprimierten Transkripten und unterschiedlich methylierten CpG-Loci Berechnung des Abstandes für jeden CpG-Locus zum Transkriptionsstart Ergebnisse Sowohl Transkriptions- als auch Methylierungsunterschiede zwischen den Zelltypen zeigten zwischen den lymphoiden (T-, B-, NK-Zellen) und myeloiden Zellreihen den stärksten Unterschied. Ferner zeigen sich auf Transkriptionsniveau quantitativ weitaus größere Unterschiede als hinsichtlich der DNA-Methylierung. Es wurde deutlich, dass sowohl übereinstimmende als auch widersprüchliche Methylierungsinformationen vorliegen. Es scheint zwar die Lage der CpG-Loci zum Transkriptionsstart relevant zu sein, jedoch konnten keine spezifischen Regeln für eine Abhängigkeit gefunden werden. Durch gezielte Filterung in myeloiden und lymphoiden Zellen konnten 24 Gene mit einer hohen Expression und demethylierten CpGs in Monozyten oder Granulozyten und gleichzeitig einer niedrigen Expression und methylierten CpGs in den B-, T-, und NK-Zellen identifiziert werden. Das Mapping der CpG-Loci nach Promotor-Nähe ergab nur bei einem Gen (STK38) eine Beziehung. Globale Übersicht von unterschiedlich exprimierten Genen und methylierten CpG-Loci Verteilung demethylierter (a) bzw. methylierter (b) CpGs von Genen mit einer geringen und hohen Expression in Monozyten in Abhängigkeit vom Abstand zum Transkriptionsstart Verteilung der Methylierungszustände von Genen mit einer niedrigen (a) und hohen (b) Expression in Monozyten in Abhängigkeit vom Abstand zum Transkriptionsstart a. b. a. b. a. b. Abb 1: Zusammenspiel von DNA-Methylierung und Genexpression Fazit Im Allgemeinen konnte gezeigt werden, dass isolierte Untersuchung der DNA-Methylierung unzureichende Informationen liefert und erst eine differentielle Betrachtungen zwischen verschiedenen Funktionszuständen mit einer gleichzeitigen Analyse der Genexpression die Eingrenzung auf bedeutende CpG-Stellen ermöglicht. Quellen [1] HORN F.: Biochemie des Menschen: Das Lehrbuch für Medizinstudenten. Stuttgart : Thieme, 2012 Betreuung Prof. Dr. med. Thomas Schrader • Fachhochschule Brandenburg • PD. Dr. med. Thomas Häupl, Marc Oliver Bonin, M. Sc. Bioinformatik • Charité Berlin