Biochemie und Chemie
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Screening und Charakterisierung von Peptidliganden für den BCR-ABL mRNA Translokationsbereich
(2005)
Die reziproke Translokation t(9;22) ist in 95% der chronischen myeloischen Leukämie vorhanden. Bei der Translokation entsteht ein Fusionsprotein BCR-ABL, welches ausreichend für die Entstehung von Leukämien ist. 30% aller akuten lymphatischen Leukämien sind ebenfalls positiv für diese Translokation. Durch die Translokation entsteht am Translokationsbruchpunkt eine einzigartige RNA-Sequenz, welche als Ziel für eine RNA-Liganden Suche dienen kann. Ziel dieser Arbeit war es, Peptidliganden zu finden, welche die BCR-ABL mRNA binden können. Zunächst wurde die bcr-abl mRNA nach Sekundärstruktur-Elementen durchsucht, welche als Interaktionspartner mit Peptiden in Fragen kommen. Hierzu wurde die BCR-ABL mRNA durch das MFold-Programm von Zuker analysiert. Durch die Auswertung der errechneten Diagramme für die thermodynamische Stabilität und die kinetische Prävelanz der Basenpaarinteraktion, wurden zehn verschiedene BCR-ABL mRNA-Bereiche ausgewählt, welche die Möglichkeit besitzen, sich in stabile Sekundärstruktur-Elemente zu falten. Um diese strukturellen Gegebenheiten am BCR-ABL Translokationsbruchpunkt b2a2 im Experiment zu überprüfen, wurden in Kooperation mit Prof. Göbel und Dr. Scheffer RNase-Mapping und Mapping mit einer künstlichen Nuklease durchgeführt. Es konnte im Experiment das Vorhandensein einer Sekundärstruktur nachgewiesen werden. Diese Struktur wird aus einem Stamm mit einer Fehlpaarung, einem asymmetrischen internen Loop, einem weiteren Stamm und durch einen Loop definiert. Gegen diese b2a2-Struktur und gegen neun weitere mRNA-Bereiche wurde eine Phage-Display-Selektion durchgeführt, welche zum Ziel hat, Peptide zu gewinnen, welche die entsprechende RNA-Struktur spezifisch binden können. Nach der Sequenzierung der Phagen, konnten insgesamt 14 verschiedene Peptid-Sequenzen für die zehn unterschiedlichen RNA-Bereiche gefunden werden, welche die Möglichkeit besitzen, mit der jeweiligen Ziel-RNA zu interagieren. Die Phagen-RNA Interaktion wurde durch Fluoreszenz-Korrelations-Spektroskopie ermittelt. Bei dieser Meßmethode werden Diffusionszeiten von markierten Molekülen in Lösung bestimmt. Zwei von den 14 Phagen-Präsentierten-Peptiden zeigen eine Interaktion mit der Ziel RNA. Die gefundenen Peptide besitzen die folgenden AS-Sequenz: das Peptid 12, KHLHLHK und das Peptid 14, NPEKVKMLYVEF. Die Interaktion mit der RNA wurde in nicht kompetitiven und in kompetitiven FCS Experimenten gezeigt. Kompetiert wurde die Phagen-RNA Interaktion mit kompetitor RNA und in einem weiteren Experiment mit den synthetisierten Peptiden. Beide Peptide zeigten im FCS eine Interaktion mit dem b2a2 BCR-ABL Translokationsbruchpunkt. Die kD-Werte der Peptid-RNA Interaktion wurde durch CDTitration ermittelt. Peptid 12 bindet die b2a2-RNA mit einem kD-Wert von 42 μM und Peptid 14 bindet diese RNA mit einem kD-Wert von 52 μM. Durch die CD-Titration wurde auch der Interaktionsort der beiden Peptide mit der b2a2-RNA ermittelt. Ausgehend von unserem b2a2-Strukturmodell, wurden RNA-Mutanten generiert und in Gegenwart von den Peptiden CD-Spektrometrisch untersucht. Die Interaktion von Peptid 12 mit der RNA findet am Loop und am oberen Stamm statt. Das längere Peptid 14 benötigt alle b2a2-RNA Strukturmerkmale, außer dem unteren Stamm, zur Interaktion. Der Einfluß der Peptide auf die Translation wurde durch ein In-vitro-Translationssystem ermittelt. Demnach bindet Peptid 14 an die b2a2-RNA-Struktur und verringert auf diese Weise die Translation. Peptid 12 bindet zwar ebenfalls an die b2a2-RNA, jedoch konnte eine Verringerung der Translation bei diesem Peptid nicht beobachtet werden.
Virtual screening of potential bioactive substances using the support vector machine approach
(2005)
Die vorliegende Dissertation stellt eine kumulative Arbeit dar, die in insgesamt acht wissenschaftlichen Publikationen (fünf publiziert, zwei eingerichtet und eine in Vorbereitung) dargelegt ist. In diesem Forschungsprojekt wurden Anwendungen von maschinellem Lernen für das virtuelle Screening von Moleküldatenbanken durchgeführt. Das Ziel war primär die Einführung und Überprüfung des Support-Vector-Machine (SVM) Ansatzes für das virtuelle Screening nach potentiellen Wirkstoffkandidaten. In der Einleitung der Arbeit ist die Rolle des virtuellen Screenings im Wirkstoffdesign beschrieben. Methoden des virtuellen Screenings können fast in jedem Bereich der gesamten pharmazeutischen Forschung angewendet werden. Maschinelles Lernen kann einen Einsatz finden von der Auswahl der ersten Moleküle, der Optimierung der Leitstrukturen bis hin zur Vorhersage von ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Toxicity) Eigenschaften. In Abschnitt 4.2 werden möglichen Verfahren dargestellt, die zur Beschreibung von chemischen Strukturen eingesetzt werden können, um diese Strukturen in ein Format zu bringen (Deskriptoren), das man als Eingabe für maschinelle Lernverfahren wie Neuronale Netze oder SVM nutzen kann. Der Fokus ist dabei auf diejenigen Verfahren gerichtet, die in der vorliegenden Arbeit verwendet wurden. Die meisten Methoden berechnen Deskriptoren, die nur auf der zweidimensionalen (2D) Struktur basieren. Standard-Beispiele hierfür sind physikochemische Eigenschaften, Atom- und Bindungsanzahl etc. (Abschnitt 4.2.1). CATS Deskriptoren, ein topologisches Pharmakophorkonzept, sind ebenfalls 2D-basiert (Abschnitt 4.2.2). Ein anderer Typ von Deskriptoren beschreibt Eigenschaften, die aus einem dreidimensionalen (3D) Molekülmodell abgeleitet werden. Der Erfolg dieser Beschreibung hangt sehr stark davon ab, wie repräsentativ die 3D-Konformation ist, die für die Berechnung des Deskriptors angewendet wurde. Eine weitere Beschreibung, die wir in unserer Arbeit eingesetzt haben, waren Fingerprints. In unserem Fall waren die verwendeten Fingerprints ungeeignet zum Trainieren von Neuronale Netzen, da der Fingerprintvektor zu viele Dimensionen (~ 10 hoch 5) hatte. Im Gegensatz dazu hat das Training von SVM mit Fingerprints funktioniert. SVM hat den Vorteil im Vergleich zu anderen Methoden, dass sie in sehr hochdimensionalen Räumen gut klassifizieren kann. Dieser Zusammenhang zwischen SVM und Fingerprints war eine Neuheit, und wurde von uns erstmalig in die Chemieinformatik eingeführt. In Abschnitt 4.3 fokussiere ich mich auf die SVM-Methode. Für fast alle Klassifikationsaufgaben in dieser Arbeit wurde der SVM-Ansatz verwendet. Ein Schwerpunkt der Dissertation lag auf der SVM-Methode. Wegen Platzbeschränkungen wurde in den beigefügten Veröffentlichungen auf eine detaillierte Beschreibung der SVM verzichtet. Aus diesem Grund wird in Abschnitt 4.3 eine vollständige Einführung in SVM gegeben. Darin enthalten ist eine vollständige Diskussion der SVM Theorie: optimale Hyperfläche, Soft-Margin-Hyperfläche, quadratische Programmierung als Technik, um diese optimale Hyperfläche zu finden. Abschnitt 4.3 enthält auch eine Diskussion von Kernel-Funktionen, welche die genaue Form der optimalen Hyperfläche bestimmen. In Abschnitt 4.4 ist eine Einleitung in verschiede Methoden gegeben, die wir für die Auswahl von Deskriptoren genutzt haben. In diesem Abschnitt wird der Unterschied zwischen einer „Filter“- und der „Wrapper“-basierten Auswahl von Deskriptoren herausgearbeitet. In Veröffentlichung 3 (Abschnitt 7.3) haben wir die Vorteile und Nachteile von Filter- und Wrapper-basierten Methoden im virtuellen Screening vergleichend dargestellt. Abschnitt 7 besteht aus den Publikationen, die unsere Forschungsergebnisse enthalten. Unsere erste Publikation (Veröffentlichung 1) war ein Übersichtsartikel (Abschnitt 7.1). In diesem Artikel haben wir einen Gesamtüberblick der Anwendungen von SVM in der Bio- und Chemieinformatik gegeben. Wir diskutieren Anwendungen von SVM für die Gen-Chip-Analyse, die DNASequenzanalyse und die Vorhersage von Proteinstrukturen und Proteininteraktionen. Wir haben auch Beispiele beschrieben, wo SVM für die Vorhersage der Lokalisation von Proteinen in der Zelle genutzt wurden. Es wird dabei deutlich, dass SVM im Bereich des virtuellen Screenings noch nicht verbreitet war. Um den Einsatz von SVM als Hauptmethode unserer Forschung zu begründen, haben wir in unserer nächsten Publikation (Veröffentlichung 2) (Abschnitt 7.2) einen detaillierten Vergleich zwischen SVM und verschiedenen neuronalen Netzen, die sich als eine Standardmethode im virtuellen Screening etabliert haben, durchgeführt. Verglichen wurde die Trennung von wirstoffartigen und nicht-wirkstoffartigen Molekülen („Druglikeness“-Vorhersage). Die SVM konnte 82% aller Moleküle richtig klassifizieren. Die Klassifizierung war zudem robuster als mit dreilagigen feedforward-ANN bei der Verwendung verschiedener Anzahlen an Hidden-Neuronen. In diesem Projekt haben wir verschiedene Deskriptoren zur Beschreibung der Moleküle berechnet: Ghose-Crippen Fragmentdeskriptoren [86], physikochemische Eigenschaften [9] und topologische Pharmacophore (CATS) [10]. Die Entwicklung von weiteren Verfahren, die auf dem SVM-Konzept aufbauen, haben wir in den Publikationen in den Abschnitten 7.3 und 7.8 beschrieben. Veröffentlichung 3 stellt die Entwicklung einer neuen SVM-basierten Methode zur Auswahl von relevanten Deskriptoren für eine bestimmte Aktivität dar. Eingesetzt wurden die gleichen Deskriptoren wie in dem oben beschriebenen Projekt. Als charakteristische Molekülgruppen haben wir verschiedene Untermengen der COBRA Datenbank ausgewählt: 195 Thrombin Inhibitoren, 226 Kinase Inhibitoren und 227 Faktor Xa Inhibitoren. Es ist uns gelungen, die Anzahl der Deskriptoren von ursprünglich 407 auf ungefähr 50 zu verringern ohne signifikant an Klassifizierungsgenauigkeit zu verlieren. Unsere Methode haben wir mit einer Standardmethode für diese Anwendung verglichen, der Kolmogorov-Smirnov Statistik. Die SVM-basierte Methode erwies sich hierbei in jedem betrachteten Fall als besser als die Vergleichsmethoden hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit bei der gleichen Anzahl an Deskriptoren. Eine ausführliche Beschreibung ist in Abschnitt 4.4 gegeben. Dort sind auch verschiedene „Wrapper“ für die Deskriptoren-Auswahl beschrieben. Veröffentlichung 8 beschreibt die Anwendung von aktivem Lernen mit SVM. Die Idee des aktiven Lernens liegt in der Auswahl von Molekülen für das Lernverfahren aus dem Bereich an der Grenze der verschiedenen zu unterscheidenden Molekülklassen. Auf diese Weise kann die lokale Klassifikation verbessert werden. Die folgenden Gruppen von Moleküle wurden genutzt: ACE (Angiotensin converting enzyme), COX2 (Cyclooxygenase 2), CRF (Corticotropin releasing factor) Antagonisten, DPP (Dipeptidylpeptidase) IV, HIV (Human immunodeficiency virus) protease, Nuclear Receptors, NK (Neurokinin receptors), PPAR (peroxisome proliferator-activated receptor), Thrombin, GPCR und Matrix Metalloproteinasen. Aktives Lernen konnte die Leistungsfähigkeit des virtuellen Screenings verbessern, wie sich in dieser retrospektiven Studie zeigte. Es bleibt abzuwarten, ob sich das Verfahren durchsetzen wird, denn trotzt des Gewinns an Vorhersagegenauigkeit ist es aufgrund des mehrfachen SVMTrainings aufwändig. Die Publikationen aus den Abschnitten 7.5, 7.6 und 7.7 (Veröffentlichungen 5-7) zeigen praktische Anwendungen unserer SVM-Methoden im Wirkstoffdesign in Kombination mit anderen Verfahren, wie der Ähnlichkeitssuche und neuronalen Netzen zur Eigenschaftsvorhersage. In zwei Fällen haben wir mit dem Verfahren neuartige Liganden für COX-2 (cyclooxygenase 2) und dopamine D3/D2 Rezeptoren gefunden. Wir konnten somit klar zeigen, dass SVM-Methoden für das virtuelle Screening von Substanzdatensammlungen sinnvoll eingesetzt werden können. Es wurde im Rahmen der Arbeit auch ein schnelles Verfahren zur Erzeugung großer kombinatorischer Molekülbibliotheken entwickelt, welches auf der SMILES Notation aufbaut. Im frühen Stadium des Wirstoffdesigns ist es wichtig, eine möglichst „diverse“ Gruppe von Molekülen zu testen. Es gibt verschiedene etablierte Methoden, die eine solche Untermenge auswählen können. Wir haben eine neue Methode entwickelt, die genauer als die bekannte MaxMin-Methode sein sollte. Als erster Schritt wurde die „Probability Density Estimation“ (PDE) für die verfügbaren Moleküle berechnet. [78] Dafür haben wir jedes Molekül mit Deskriptoren beschrieben und die PDE im N-dimensionalen Deskriptorraum berechnet. Die Moleküle wurde mit dem Metropolis Algorithmus ausgewählt. [87] Die Idee liegt darin, wenige Moleküle aus den Bereichen mit hoher Dichte auszuwählen und mehr Moleküle aus den Bereichen mit niedriger Dichte. Die erhaltenen Ergebnisse wiesen jedoch auf zwei Nachteile hin. Erstens wurden Moleküle mit unrealistischen Deskriptorwerten ausgewählt und zweitens war unser Algorithmus zu langsam. Dieser Aspekt der Arbeit wurde daher nicht weiter verfolgt. In Veröffentlichung 6 (Abschnitt 7.6) haben wir in Zusammenarbeit mit der Molecular-Modeling Gruppe von Aventis-Pharma Deutschland (Frankfurt) einen SVM-basierten ADME Filter zur Früherkennung von CYP 2C9 Liganden entwickelt. Dieser nichtlineare SVM-Filter erreichte eine signifikant höhere Vorhersagegenauigkeit (q2 = 0.48) als ein auf den gleichen Daten entwickelten PLS-Modell (q2 = 0.34). Es wurden hierbei Dreipunkt-Pharmakophordeskriptoren eingesetzt, die auf einem dreidimensionalen Molekülmodell aufbauen. Eines der wichtigen Probleme im computerbasierten Wirkstoffdesign ist die Auswahl einer geeigneten Konformation für ein Molekül. Wir haben versucht, SVM auf dieses Problem anzuwenden. Der Trainingdatensatz wurde dazu mit jeweils mehreren Konformationen pro Molekül angereichert und ein SVM Modell gerechnet. Es wurden anschließend die Konformationen mit den am schlechtesten vorhergesagten IC50 Wert aussortiert. Die verbliebenen gemäß dem SVM-Modell bevorzugten Konformationen waren jedoch unrealistisch. Dieses Ergebnis zeigt Grenzen des SVM-Ansatzes auf. Wir glauben jedoch, dass weitere Forschung auf diesem Gebiet zu besseren Ergebnissen führen kann.
The molecule of the title compound, C14H16N2O2, is located on a crystallographic twofold rotation axis. The central O-C-C-O bridge adopts a gauche conformation. One of the amine H atoms is disordered over two equally occupied positions. The crystal structure is stabilized by N-H...O and N-H...N hydrogen bonds. Key indicators: single-crystal X-ray study; T = 173 K; mean σ(C–C) = 0.002 Å; disorder in main residue; R factor = 0.049; wR factor = 0.119; data-to-parameter ratio = 17.9.
A consistent muscle activation strategy underlies crawling and swimming in Caenorhabditis elegans
(2014)
Although undulatory swimming is observed in many organisms, the neuromuscular basis for undulatory movement patterns is not well understood. To better understand the basis for the generation of these movement patterns, we studied muscle activity in the nematode Caenorhabditis elegans. Caenorhabditis elegans exhibits a range of locomotion patterns: in low viscosity fluids the undulation has a wavelength longer than the body and propagates rapidly, while in high viscosity fluids or on agar media the undulatory waves are shorter and slower. Theoretical treatment of observed behaviour has suggested a large change in force–posture relationships at different viscosities, but analysis of bend propagation suggests that short-range proprioceptive feedback is used to control and generate body bends. How muscles could be activated in a way consistent with both these results is unclear. We therefore combined automated worm tracking with calcium imaging to determine muscle activation strategy in a variety of external substrates. Remarkably, we observed that across locomotion patterns spanning a threefold change in wavelength, peak muscle activation occurs approximately 45° (1/8th of a cycle) ahead of peak midline curvature. Although the location of peak force is predicted to vary widely, the activation pattern is consistent with required force in a model incorporating putative length- and velocity-dependence of muscle strength. Furthermore, a linear combination of local curvature and velocity can match the pattern of activation. This suggests that proprioception can enable the worm to swim effectively while working within the limitations of muscle biomechanics and neural control.
According to the World Health Organization (WHO) bacterial resistance to antibiotic drug therapy is emerging as a major public health problem around the world. Infectious diseases seriously threaten the health and economy of all countries. Hence, the preservation of the effectiveness of antibiotics is a world wide priority. The key to preserving the power of antibiotics lies in maintaining their diversity. Many microorganisms are capable of producing these bioactive products, the so called antibiotics. Specifically in microorganisms, polyketide synthases (PKS) and non-ribosomal peptide synthases (NRPS) produce these natural bioactive compounds. Besides being used as antibiotics these non-ribosomal peptides and polyketides display an even broader spectrum of biological activities, e.g. as antivirals, immunosuppressants or in antitumor therapy. The wide functional spectrum of the peptides and ketides is due to their structural diversity. Mostly they are cyclic or branched cyclic compounds, containing non-proteinogenic amino acids, small heterocyclic rings and other unusual modifications such as epimerization, methylation, N‐formylation or heterocyclization. It is has been shown that these modifications are important for biological activity, but little is known about their biosynthetic origin.
PKS and NRPS are multidomain protein assembly lines which function by sequentially elongating a growing polyketide or peptide chain by incorporating acyl units or amino acids, respectively. The growing product is attached via a thioester linkage to the 4’-phosphopantetheine (4’-Ppant) arm of a holo acyl carrier protein (ACP) in PKSs or holo peptidyl carrier protein (PCP) in NRPSs and is passed from one module to another along the chain of reaction centers. The modular arrangement makes PKS and NRPS systems an interesting target for protein engineering. More than 200 novel polyketide compounds have already been created by module swapping, gene deletion or other specific manipulations. Unfortunately, however, engineered PKS often fail to produce significant amounts of the desired products. Structural studies may faciliate yield improvement from engineered systems by providing a more complete understanding of the interface between the different domains. While some information about domain-domain interactions, involving the most common enzymatic modules, ketosynthase and acyltransferase, is starting to emerge, little is known about the interaction of ACP domains with other modifying enzymes such as methyltransferases, epimerases or halogenases.
To further improve the understanding of domain-domain interactions this work focuses on the curacin A assembly line. Curacin A, which exhibits anti-mitotic activity, is from the marine cyanobacterium Lyngbya majuscula. This outstanding natural product contains a cyclopropane ring, a thiazoline ring, an internal cis double bond and a terminal alkene. The biosynthesis of curacin A is performed by a 2.2 Mega Dalton (MDa) hybrid PKS-NRPS cluster. A 10-enzyme assembly catalyzes the formation of the cyclopropane moiety as the first building block of the final product. Interestingly, for these enzymes the substrate is presented by an unusual cluster of three consecutive ACPs (ACPI,II,III). Little is known about the function of multiple ACPs which are supposed to increase the overall flux for enhanced production of secondary metabolites.
The first task in this work was to elucidate the structural effect of the triplet ACP repetition by nuclear magnetic resonance (NMR). The initial data show that the excised ACPI, ACPII or ACPIII proteins resulted in [15N, 1H]-TROSY spectra with strong chemical shift perturbations (CSPs), suggesting an effect on the structure. The triplet ACP domains display a high sequence identity (93- 100%) making structural investigation using usual NMR techniques due to high peak overlap impossible. To enable the investigation of the triplet ACP in its native composition we developed a powerful method, the three fragment ligation. Segmental labeling allows incorporating isotopes into one single domain in its multidomain context. As a result we could prepare the triplet ACP with only one domain isotopically labeled and therefore assign the full length protein. In this way our method paved the way to study the structural effects of the triplet ACP repetition. We could show unexpectedly, that, despite the fact that the triplet repeat of CurA ACPI,II,III has a synergistic effect in the biosynthesis of CurA, the domains are structurally independent.
In the second part of this work, we studied the structure of the isolated ACPI domain. Our results show that the CurA ACPI undergoes no major conformational changes upon activation via phosphopantetheinylation and therefore contradicts the conformational switching model which has been proposed for PCPs. Further we report the NMR solution structures of holo-ACPI and 3-hydroxyl-3-methylglutaryl (HMG)-ACPI. Data obtained from filtered nuclear overhauser effect (NOE) experiments indicate that the substrate HMG is not sequestered but presented on the ACP surface.
In the third part of this work we focussed on the protein-protein interactions of the isolated ACPI with its cognate interaction partners. We were especially interested in the interaction with the halogenase (Cur Hal), the first enzyme within the curacin A sub-cluster, acting on the initial hydroxyl-methyl-glutaryl (HMG) attached to ACPI. Primarily we studied the interaction using NMR titration and fluorescence anisotropy measurements. Surprisingly no complex between ACPI and Cur Hal could be detected. The combination of an activity assay using matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) mass spectroscopy and mutational analysis revealed several amino acids of ACPI that strongly decrease the activity of CurA Hal. Mapping these mutations according to their effect on the Cur Hal activity onto the structure of HMG-ACPI displays that these amino acids surround the substrate and form a consecutive surface. These results suggest that this surface is important for Cur Hal recognition and selectivity. Our research presented herein is an excellent example for protein-protein interactions in PKS systems underlying a specific recognition process.
Mitogen activated protein kinases (MAPKs) are found in all eukaryotic cells and represent crucial elements in the signal transduction from the plasma membrane to the nucleus. Although a broad variety of extracellular stimuli activate MAPKs, they evoke very distinct cellular responses. The amplitude and duration of MAPK activation determine signal identity and ultimately cell fate. A tight and finely tuned regulation is therefore critical for a specific cellular response. The role and the regulation of extracellular signal-regulated kinase 5 (ERK5), a MAPK with a large and unique C-terminal tail, were studied in different cellular systems. The study highlights two aspects of ERK5 regulation: control of the phosphorylation state and regulated protein stability. In analogy to other MAPKs ERK5 is activated by dual phosphorylation of threonine and tyrosine residues in its activation motif. A first part of the study concentrates on whether and how the protein tyrosine phosphatase PTP-SL is involved in the downregulation of the ERK5 signal. The direct interaction of both proteins is shown to result in mutual modulation of their enzymatic activities. PTP-SL is a substrate of ERK5 and, independent of its phosphorylation, binding to the kinase enhances its catalytic phosphatase activity. On the other hand, interaction with PTP-SL does not only downregulate enzymatic ERK5 activity but also effectively impedes its translocation to the nucleus. The second part of this study focuses on the interaction of ERK5 with c-Abl and its oncogenic variants Bcr/Abl and v-Abl. In this study these tyrosine kinases are demonstrated to regulate ERK5 by two mechanisms: first, by induction of kinase activity and secondly, by stabilisation of the ERK5 protein. Stabilisation involves the direct interaction of unique ERK5 domains with Abl kinases and is independent of MAPK cascade activation. The level of ERK5 and its intrinsic basal activity – rather than its activation – are essential for v-Abl-induced transformation as well as for survival of Bcr/Abl-positive leukaemia cells. Stabilisation of ERK5 thus contributes to cell survival and should therefore be considered as an additional aspect in therapy of chronic myeloid leukaemia. Taken together, the results obtained in this study demonstrate that diverse pathways regulate ERK5 signalling by affecting kinase activity, localisation and protein stability. While the phosphatase PTP-SL is involved in negative regulation of ERK5, Abl kinases potently activate ERK5 and increase its half-life. Protein stabilisation thus is presented as a novel mechanism in the regulation of MAPKs.
In dieser Arbeit wurde das Proteom synaptischer Vesikel mit Hilfe vier verschiedener elektrophoretischer Techniken in Kombination mit Massenspektrometrie eingehend charakterisiert. Die bisherigen Proteomansätze resultierten in der Identifizierung einer deutlich geringeren Anzahl von Proteinen. Bis auf wenige Ausnahmen wurden alle in der Literatur beschriebenen Proteine detektiert. Dies zeigt, daß die Verwendung der eingesetzten Techniken die umfassende Charakterisierung der Proteinbestandteile der Vesikel zuläßt. Ferner kann aus den Analysen geschlossen werden, daß zum jetzigen Zeitpunkt die technischen Grenzen für die Charakterisierung nicht weiter subfraktionierter synaptischer Vesikel erreicht sind. Die Anwendung der drei Techniken legt nahe, daß jede Technik ihre Vor- und Nachteile für die Identifizierung bestimmer Proteinklassen besitzt. Dies wurde bisher noch nicht in dieser Form gezeigt und liefert wertvolle Informationen für weitere Proteomanalysen. Zu den in der Summe 238 identifizierten Proteinen gehören neun Proteine, für die weder Lokalisations- noch Funktionsdaten vorliegen. Die zwei ausgewählten Proteine Svap30 und SV35 zeigen eine gliale bzw. neuronale Verteilung. SV35 befindet sich in Subpopulationen von Neuronen, die nach immunhistochemischer Untersuchung als GABAerg und glutamaterg zu werten sind. Welche Funktion dieses Protein in diesen Neuronen ausübt, bleibt zu klären. Analysen mittels RNA-Intereferenz in PC12-Zellen und Untersuchungen zur Änderung der catecholaminergen Transmitterausschüttung könnten erste Indizien liefern. Zudem könnte über Transfektion des Proteins in Oozyten die Identität des putativ transportierten Substrates bestimmt werden. All diese Arbeiten werden in Zukunft zu einer eingehenden Charakterisierung des Proteins beitragen.
The compound [(PyH)3Br][AlBr4]2 is formed by melting stoichiometric amounts of AlBr/PyHBr in a ratio of 2:3. It crystallizes in the orthorhombic space group Pbca with lattice constants a = 1365.5(2), b = 1616.0(2), c = 2783.7(3) pm, Z = 8, Dc = 2.21 g/cm3. The structure was solved from 2810 diffractometer measured intensities (Cu -Kα radiation) and refined to Rw (F) = 0.071. The cation shows three pyridinium ions attached via N - H - Br hydrogen bonds to a central bromide ion. The N - Br distances are 321(1), 321(2) and 332(2) pm.
Die mitochondriale Atmungskette und insbesondere die Cytochrom c Oxidase als deren terminales Enzym sind essentiell für den Energiestoffwechsel eukaryotischer Zellen. Die Assemblierung der mitochondrialen Cytochrom c Oxidase mit ihren bis zu 13 Untereinheiten ist noch nicht bis ins Detail aufgeklärt, aber es handelt sich um einen geordneten, stark regulierten Prozess, und Defekte der Assemblierung sind häufig Ursache für neurodegenerative und myopathische Erkrankungen. In Eukaryoten sind bisher mehr als 30 Proteine identifiziert worden, die an der Biogenese der Cytochrom c Oxidase beteiligt sind, darunter Surf1. Beim Menschen führt der Verlust von Surf1 zu einer letalen neurodegenerativen, als Leigh-Syndrom bezeichneten Krankheit, wobei die genaue Rolle von Surf1 bei der Assemblierung der Cytochrom c Oxidase unklar ist. Das Bodenbakteriums Paracoccus denitrificans kann als Modellorganismus für die mitochondriale Atmungskette dienen, da seine aeroben Atmungskettenkomplexe eine deutliche Homologie zu denen der Mitochondrien auf weisen. P. dentrificans besitzt zwei homologe Gene für Surf1, die in Operons mit terminalen Oxidasen assoziiert sind: surf1c ist im cta-Operon lokalisiert, das für Untereinheiten der aa3-Cytochrom c Oxidase kodiert, und surf1q im qox-Operon, das die Gene für die ba3-Ubichinoloxidase enthält. Vorrangiges Ziel dieser Arbeit war es, diese beiden Gene und ihre Translationsprodukte zu charakterisieren und auf ihre Funktion hin zu untersuchen. Chromosomale Einzel- und Doppeldeletionen beider surf1-Gene führten zu einem spezifischen Aktivitätsverlust der jeweiligen Oxidase in Membranen, wobei surf1c und surf1q unabhängig von einander für ihre korrespondierenden Oxidasen zuständig sind und keine überlappenden Funktionen besitzen. Dies war der erste experimentelle Hinweis, dass ein Surf1-Protein auch bei der Assemblierung einer Chinoloxidase eine Rolle spielt. Untersuchungen an aufgereinigter aa3-Cytochrom c Oxidase ergaben, dass der Hämgehalt im Fall der surf1c-Deletion stark vermindert ist. Diese Ergebnisse bestätigten frühere Vermutungen, dass Surf1 eine Rolle beim Häm-Einbau in UEI spielt. Diese Arbeit untersuchte zum ersten Mal aufgereinigtes Surf1-Protein und lieferte mit der Charakterisierung weitere Hinweise auf seine Rolle beim Häm a-Einbau in terminale Oxidasen. So konnte gezeigt werden, dass sowohl Surf1c und als auch Surf1q Häm a in vivo binden. Mit Hilfe spektroskopischer Methoden und der isothermen Titrationskalorimetrie konnte die Bindung von Häm a an apo-Surf1c und Apo-Surf1q quantifiziert werden. Beide Proteine binden Häm a mit submikromolaren Affinitäten in einer 1:1 Stöchiometrie. Ligandenbindungspektren wiesen weiterhin darauf hin, dass das Eisenatom des Häm a in Surf1 nur über fünf Liganden koordiniert ist. Über gerichtete Mutagenese konnte der konservierte Histidinrest His193 für Surf1c und His202 für Surf1q als möglicher fünfter Ligand des Eisenatoms identifiziert werden. Untersuchungen zur Wechselwirkung mit anderen Proteinen zeigten eine direkte Interaktion zwischen der Häm a Synthase und den beiden Surf1-Proteinen in vivo und in vitro, die zuvor noch für kein anderes Surf1-Homolog beschrieben war. Zusätzlich konnte ein Transfer von Häm von der Häm a Synthase auf Surf1c bzw. Surf1q in vitro erreicht werden. Für Surf1c ließ sich außerdem eine Interaktion mit Untereinheit I der Cytochrom c Oxidase nachweisen. Obwohl die Funktion von Surf1 im Rahmen der Biogenese der Cytochrom c Oxidase noch nicht abschließend geklärt werden konnte, liefern die Ergebnisse dieser Arbeit nichtsdestotrotz klare Hinweise auf eine direkte Beteiligung von Surf1 beim Einbau der Häm a-Kofaktoren, und ein neues Modell für die Funktion von Surf1 konnte erstellt werden.
Chromalveolates are a diverse group of protists that include many ecologically and medically relevant organisms such as diatoms and apicomplexan parasites. They possess plastids generally surrounded by four membranes, which evolved by engulfment of a red alga. Today, most plastid proteins must be imported, but many aspects of protein import into complex plastids are still cryptic. In particular, how proteins cross the third outermost membrane has remained unexplained. We identified a protein in the third outermost membrane of the diatom Phaeodactylum tricornutum with properties comparable to those of the Omp85 family. We demonstrate that the targeting route of P. tricornutum Omp85 parallels that of the translocation channel of the outer envelope membrane of chloroplasts, Toc75. In addition, the electrophysiological properties are similar to those of the Omp85 proteins involved in protein translocation. This supports the hypothesis that P. tricornutum Omp85 is involved in precursor protein translocation, which would close a gap in the fundamental understanding of the evolutionary origin and function of protein import in secondary plastids.