Artificial micro RNA system in Dictyostelium discoideum

Dictyostelium discoideum is a social amoeba that serves as a model system for RNA interference and related mechanisms. Its position between plants and animals enables evolutionary snapshot of mechanisms and protein machinery involved in investigated subjects. MiRNAs are small regulatory RNAs that are evolutionary conserved and present in animals, plants, viruses and some prokaryotes. They have roles in development, cell growth and differentiation, apoptosis and their miss-regulation is associated with many diseases such as cancer, neurodegenerative disorders and diabetes. Recently, through sequencing of DNA libraries miRNAs have been discovered in D. discoideum. In this work, it has been shown that heterologues miRNA let-7 can be expressed and processed in D. discoideum. Expression of let-7 miRNA in social amoeba resulted in a strong developmental phenotype suggesting an overload of the processing/silencing system or/and endogenous targets. The various effects on prel-7 strain have been observed and characterized, serving as a background for postulation of miRNA roles. An artificial miRNA system has been established and imposed to D. discoideum, showing that miRNAs in Dictyostelium could mediate gene expression on the level of mRNA stability and on the posttranscriptional level. Furthermore, presence of translational inhibition as a type of gene control was shown for the first time in this organism. Due to it new structures representing co-localities of miRNA and target mRNA have been detected. Taken together, this work shows functional artificial miRNA system and postulates roles of endogenous small RNA in social amoeba.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

tRNA anticodon loop modifications ensure protein homeostasis and cell morphogenesis in yeast

Using budding yeast, we investigated a negative interaction network among genes for tRNA modifications previously implicated in anticodon-codon interaction: 5-methoxy-carbonyl-methyl-2-thio-uridine (mcm5s2U34: ELP3, URM1), pseudouridine (Ψ38/39: DEG1) and cyclic N6-threonyl-carbamoyl-adenosine (ct6A37: TCD1). In line with functional cross talk between these modifications, we find that combined removal of either ct6A37 or Ψ38/39 and mcm5U34 or s2U34 results in morphologically altered cells with synthetic growth defects. Phenotypic suppression by tRNA overexpression suggests that these defects are caused by malfunction of tRNALysUUU or tRNAGlnUUG, respectively. Indeed, mRNA translation and synthesis of the Gln-rich prion Rnq1 are severely impaired in the absence of Ψ38/39 and mcm5U34 or s2U34, and this defect can be rescued by overexpression of tRNAGlnUUG. Surprisingly, we find that combined modification defects in the anticodon loops of different tRNAs induce similar cell polarity- and nuclear segregation defects that are accompanied by increased aggregation of cellular proteins. Since conditional expression of an artificial aggregation-prone protein triggered similar cytological aberrancies, protein aggregation is likely responsible for loss of morphogenesis and cytokinesis control in mutants with inappropriate tRNA anticodon loop modifications.