Pathogenesis-related proteins [Elektronische Ressource] : phylogenetic characterization / vorgelegt von Nicole de Miranda Scherer

De
Pathogenesis-Related Proteins:Phylogenetic characterizationInaugural-DissertationzurErlangung des Doktorgrades derMathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakult atder Heinrich-Heine-Universit at Dusseldorfvorgelegt vonNicole de Miranda Schereraus Porto Alegre, BrasilienJuni 2010Aus dem Institut fur Informatikder Heinrich-Heine Universit at DusseldorfGedruckt mit der Genehmigung der Mathematisch-NaturwissenschaftlichenFakult at der Heinrich-Heine-Universit at DusseldorfReferent: Prof. Dr. Martin LercherKoreferent: Prof. Dr. William MartinTag der mundlic hen Prufun g: 01.06.2010Dedicated to my Family(all branches and leaves)DanksagungAn dieser Stelle m ochte ich all jenen danken, die durch ihre fachliche und pers onlicheUnterstutzung zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben.Ich bedanke mich bei Prof. Arndt von Haeseler, der mich herzlich in seiner Arbeitsgruppeaufgenommen hat, und mir die Gelegenheit gegeben hat, mein Promotionsvorhabenin Deutschland zu realisieren. Darub er hinaus danke ich Prof. Martin Lercher furdie Bereitschaft die Begutachtung zu ub ernehmen, und Prof. William Martin fur diefreundliche Ubernahme des Korreferats.Fur die freundliche Hilfe und das Verst andnis m ochte ich mich ganz herzlich bei ClaudiaKiometzis, Anja Walge und Angelika Simons bedanken, ohne die ich alle amtlichenAnforderungen nicht ub erstanden h atte.
Publié le : vendredi 1 janvier 2010
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Pathogenesis-Related Proteins:
Phylogenetic characterization
Inaugural-Dissertation
zur
Erlangung des Doktorgrades der
Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakult at
der Heinrich-Heine-Universit at Dusseldorf
vorgelegt von
Nicole de Miranda Scherer
aus Porto Alegre, Brasilien
Juni 2010Aus dem Institut fur Informatik
der Heinrich-Heine Universit at Dusseldorf
Gedruckt mit der Genehmigung der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen
Fakult at der Heinrich-Heine-Universit at Dusseldorf
Referent: Prof. Dr. Martin Lercher
Koreferent: Prof. Dr. William Martin
Tag der mundlic hen Prufun g: 01.06.2010Dedicated to my Family
(all branches and leaves)Danksagung
An dieser Stelle m ochte ich all jenen danken, die durch ihre fachliche und pers onliche
Unterstutzung zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben.
Ich bedanke mich bei Prof. Arndt von Haeseler, der mich herzlich in seiner Arbeitsgruppe
aufgenommen hat, und mir die Gelegenheit gegeben hat, mein Promotionsvorhaben
in Deutschland zu realisieren. Darub er hinaus danke ich Prof. Martin Lercher fur
die Bereitschaft die Begutachtung zu ub ernehmen, und Prof. William Martin fur die
freundliche Ubernahme des Korreferats.
Fur die freundliche Hilfe und das Verst andnis m ochte ich mich ganz herzlich bei Claudia
Kiometzis, Anja Walge und Angelika Simons bedanken, ohne die ich alle amtlichen
Anforderungen nicht ub erstanden h atte.
Mein ganz besonderer Dank gilt an die Bioinformatiker fur die gemutlic he Stimmung
und lustige \procrastination" in den richtigen und falschen Momenten. Danke Thomas
\Schlu ", Jochen, Ingo P, Tanja, Andrea, Simone, Ricardo, Thomas L, Michael, Vinh,
Minh, Markus, Sasha, Maren, Stephan, Dominic, Heiko, Roland, Achim, Ingo E, Lutz,
Jutta, Mireille (gehort auch dazu) und Jule! Dieser Dank geht ebenfalls an die neuen
Bioinformatiker der Gruppe Sabine und Gabriel, die mich aus der Ferne unterstutzt
haben.
Insbesondere danke ich Anja und Eike, und auch der Familie Dentz, die mich immer
wieder in Ihrem Trautem Heim willkommen hei en.
Vor allem danke ich allen meinen Freunden in Deutschland fur die wundersch one Zeit
zusammen. Volleyballer, UniChor, Bioinformatiker und Co, und alle die dazu gekommen
sind. Ihr habt meine vier Jahre in Dusseldorf viel angenehmer gemacht.
Ich vermisse Euch!
iiiAgradecimentos
Esta tese e dedicada a minha imensa fam lia, com todos seus ramos e folhas, seus frutos
e seus anexos, todas as pessoas que eu amo, que s~ao muitas! O espa co desta p agina n~ ao
ser a su ciente para citar cada nome em particular.
Essa imensa fam lia tem muitos nomes: Miranda, Scherer, Klassmann, Daudt, e anexa
tambem os la cos que v~ ao alem do sangue e da lei: Beinroth, Berlowitz, Bitar, Blank,
Bressel, Dentz, Fagundes, Fohlicr h, Gersdorf-Fiedrich, Gilgen, Gondim, Kegler, Loureiro,
Reitz, Ribas, Rocha, Schiengold, Schlegel, Schreiner, Schulze-Hofer, Selbach-Peccin,
entre tantas outras.
Acima de tudo, agrade co aos meus pais o investimento nanceiro e emocional na minha
forma c~ao acad^emica e humana, a melhor irm~ a do mundo e, principalmente, o amor mais
puro e sincero que pode existir.
Alem da fam lia, h a aquelas pessoas que no decorrer dessa caminhada contribu ram
de diferentes formas. Agrade co aos professores Loreta, Sandro e Salzano, que me
apresentaram as PRs h a dez anos, quando tudo come cou. Agrade co as professoras
Maria Luiza Campos e Ana Lucia Bazzan, que abriram as portas de seus laborat orios
para mim e ofereceram a oportunidade de lecionar em suas disciplinas de bioinform atica.
Ao Daniel, meu colaborador preferido, agrade co a criatividade e parceria na cria c~ao do
DNATagger.
Agrade co a Deya e a Rosvi as \terapias de grupo para doutorandas na Alemanha"
e os exemplos de persist^encia. Agrade co ao meu melhor amigo, Nelson, os abioss
conselhos e carinhosos xingamentos. A Karen agrade co o pux~ ao de orelha no nal
da tese. Ao pessoal da Fiocruz, do NCE e aos biof sicos do IBCCF, o acolhimento
e o companheirismo, mesmo que em encontros t~ao espor adicos. A mulherada (e aos
meninos) do Verdinho, os deliciosos momentos de procrastina c~ao e as aulas de cultivo de
actus.c E a todos os amigos que compartilharam dos meus anseios e minhas descobertas,
agrade co a inspira c~ao, as palavras de carinho e a torcida organizada.
ivN~ ao menos importante e o meu agradecimento ao governo brasileiro, que, atraves da
Coordena c~ao de Aperfei coamento de Pessoal de N vel Superior (CAPES), nanciou a
maior parte deste trabalho.
Agrade co enormemente ao meu tio Bob a dedicada corre c~ao desta tese. Aprendi, nesses
meses de intensa troca de e-mails, muito mais do que qualquer curso de ingl^es poderia
me ensinar. Nossas discuss~ oes sobre o uso adequado de termos e express~ oes foram
enriquecedoras. Foram inconavt eis mensagens recheadas de carinho, com a paci^encia
que os um padrinho pode ter com sua a lhada cheia de questionamentos. Mais uma vez,
thank you very much!!!!
Este trabalho nunca teria encontrado um m se n~ ao fosse a persist^encia de tr^es pessoas
especiais: minha Alma-G^emea, meu Anjo da Guarda, e o meu melhor Marido. A eles
agrade co o apoio incondicional, a presen ca constante (mesmo que por telefone e internet),
os pux~ oes de orelha, as palavras de consolo, a torcida, as lagrimas , as risadas, os abra cos,
o carinho, a paci^encia, o companheirismo e o amor. Obrigada Rosvita, Main a e Diego!
vAbstract
Pathogenesis-related proteins (PR) are expressed by plants in response to pathogenic
attack, conferring enhanced resistance to subsequent infection. Seventeen protein
families have already been associated with this class. They include enzymes like
glycoside-hydrolases (glucanases and chitinases), oxidoreductases (peroxidases, oxalate
oxidases and superoxide dismutase), proteinases and proteinase inhibitors, antimicrobial
peptides (defensins, thionins and lipid-transfer proteins) and other proteins with
unknown function. Most of these families are multigene families, presenting from just a
few to more than a hundred copies in one single genome. In some families, only a few
genes have been demonstrated to be pathogenesis-related.
The main objective of this thesis was to investigate and characterize all PR-families
from an evolutionary point of view, using the genetic data available in public databases,
to gain insights into the question of how a protein becomes \pathogenesis-related". At
the core of this project stands the con guration of a methodological framework for
bioinformatic analysis that is adequate for the speci c characteristics of these datasets,
giving preference to free and open source software. The rst goal was to assemble a
representative dataset for each PR-family, and further employ it to characterize other
members of these families and to search the databases for homologous sequences.
To achieve this, a set of bioinformatic resources was employed sequentially, while the
intermediate datasets were constantly evaluated. In the next step, the curated datasets
were used to estimate the phylogeny of each family, and subsequently to infer the strength
of natural selection acting on these proteins. As a result, amino acid sites predicted to
be under positive selection were identi ed in ve PR-families.
The present thesis also explores and discusses the diversity of plant chitinases and
chitin-binding proteins, since they belong to four distinct PR-families, namely PR-3,
PR-4, PR-8 and PR-11. In this survey, the classi cations of di erent chitinase classes are
revisited and phylogenetic analysis is employed to clarify the evolutionary relationship
between family members.
viZusammenfassung
An der Pathogenese beteiligte Proteine (PR) werden von P anzen als Abwehrreaktion
gegen angreifende Pathogene exprimiert und verleihen der P anze darub er hinaus
bei sp ateren Infektionen eine erh ohte Resistenz. Siebzehn Proteinfamilien werden
bereits mit dieser Klasse von Proteinen assoziiert. Dazu geh oren Enzyme wie
Glycosid-Hydrolasen (Glucanasen und Chitinasen), Oxidoreduktasen (Peroxidasen,
Oxalatoxidasen und Superoxiddismutasen), Proteinasen, Proteinase-Inhibitoren,
antimikrobiellen Peptide (Defensine, Thionine und Lipid-Transfer-Proteine) und andere
Proteine mit unbekannter Funktion. Die meisten PRs geh oren zu Multigenfamilien, die
in einigen wenigen bis zu mehreren hundert verschiedenen Varianten in einem einzigen
Genom vorhanden sein k onnen. In manchen Familien, wurden nur wenige Gene als an
der Pathogenese beteiligt identi ziert.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist, alle PR-Familien von einem evolutivem Standpunkt
aus zu untersuchen und zu charakterisieren. Die verfugb aren genetischen Daten aus
o entlichen Datenbanken sollen Anhaltspunkte liefern, wie ein Protein zu einem an
der Pathogenese beteiligtem Protein wird. Im Mittelpunkt dieses Projektes steht die
Kon guration eines, auf die spezi schen Eigenschaften der Daten angepassten,
methodischen Arbeitsablaufs fur die bioinformatischen Analysen, wobei Freie und
Open Source Software bevorzugt wird. Der erste Aspekt der Arbeit ist die Erstellung
eines repr asentativen Datensatzes fur jede PR-Familie. Das Verfahren wird zur
Charakterisierung anderer Mitglieder dieser Familien verwendet. Weiterhin werden die
Datenbanken nach homologen Sequenzen durchsucht. Zu diesem Zweck wird eine Reihe
von aufeinander aufbauenden bioinformatischen Methoden eingesetzt und Teilergebnisse
kontinuierlich evaluiert. Im n achsten Schritt werden ausgew ahlte Datens atze verwendet,
um die Phylogenie jeder Familie abzuleiten und anschlie end die Einwirkung der
naturlic hen Selektion auf diese Proteine zu untersuchen. Als Ergebnis wurden funf
PR-Familien mit positiver Selektion identi ziert.
Die vorliegende Arbeit untersucht und diskutiert im weiteren die Vielfalt der p anzlichen
Chitinasen und Chitin-bindenden Proteine, da diese zu vier verschiedenen PR-Familien,
n amlich PR-3, PR-4, PR-8 und PR-11, geh oren. In dieser Arbeit wurde die Einteilung
der verschiedenen Klassen von Chitinasen ub erpruft. Phylogenetische Analysen wurde
eingesetzt, um die evolutionaren Beziehungen zwischen den Familienmitgliedern zu
ermitteln.
viiPublications
Articles:
N. M. Scherer, C. E. Thompson, L. B. Freitas, S. L. Bonatto, and F. M. Salzano. (2005)
Patterns of molecular evolution in pathogenesis-related proteins. Genet. Mol. Biol.,
28(4):645{653. ISSN 1415-4757. DOI: 10.1590/S1415-47572005000500001
N. M. Scherer and D. M. Basso. (2008) DNATagger, colors for codons. Genet. Mol.
Res., 7(3):853{860. ISSN 1676-5680. DOI: 10.4238/vol7-3x-meeting003
Conference proceedings:
N. M. Scherer, C. E. Thompson, L. B. Freitas, S. L. Bonatto, and F. M. Salzano. (2006)
Evolutionary Analysis in Pathogenesis-Related Proteins. In: NIC Workshop: From
Computational Biophysics to Systems Biology, Julic h { Germany. NIC Series. John von
Neumann Institute for Computing, v. 34. p. 193{196.
N. M. Scherer and D. M. Basso. (2007) DNATagger, colors for codons. In: X-meeting
2007, The Third Annual Conference of the Brazilian Association for Bioinformatics and
Computational Biology, S~ ao Paulo { Brazil. X-meeting 2007, Proceedings.
N. M. Scherer. (2008) Evolu c~ao Molecular em Prote nas Relacionadas a Patog^enese em
Plantas. In: I Escola Brasileira de Bioinform atica (EBB) , Santo Andre { Brazil.
N. M. Scherer. (2009) Phylogenetic characterization of glycoside hydrolase family 18
pathogenesis-related proteins using pro le HMM and maximum likelihood methods. In:
Brazilian Simposium on Bioinformatics (BSB), Porto Alegre { Brazil.
N. M. Scherer. (2009) Interactive methodological framework for evolutionary analysis
of pathogenesis-related proteins. In: 5th International Conference of the Brazilian
Association for Bioinformatics and Computational Biology, Angra dos Reis { Brazil.
X-Meeting Eletronic Abstracts Book 2009, p. 17.
viiiSupplementary Material
Supporting information is provided with this thesis in a CD-ROM. The les correspond
to the nal dataset of all PR-families.
Supplementary Material/Tables: The tables included in this folder were
automatically produced during the

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