Entwicklung und Anwendung molekularbiologischer Methoden zur Art- und Stamm-Identifizierung pro- und eukaryotischer Organismen

Das Wachstum von Milchsäurebakterien-Arten der Gattungen Lactobacillus, Pediococcus und Leuconostoc während der Weinfermentation kann durch die Bildung verschiedener Stoffwechselprodukte zu Weinfehlern führen. Um rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können und einem Weinverderb vorzubeugen, bedarf es geeigneter Identifizierungsmethoden. Klassische mikrobiologische Methoden reichen oft nicht aus, um Mikroorganismen auf Art- und Stammniveau gezielt zu identifizieren. Wegen ihrer schnellen Durchführbarkeit und Zuverlässigkeit sind molekularbiologische Identifizierungsmethoden zur Kontrolle der mikrobiellen Flora während der Lebensmittelfermentierung in der heutigen Zeit unabdingbar. In der vorliegenden Forschungsarbeit wurden die 23S rRNA-Gensequenzen von neun Pediococcus-Typstämmen sequenziert, analysiert und phylogenetische Analysen durchgeführt. Zur Art-Identifizierung der Pediokokken wurden PCR-Primer generiert und ein Multiplex PCR System entwickelt, mit dem alle typischen Arten simultan in einer Reaktion nachgewiesen werden konnten. Die Ergebnisse der Multiplex PCR-Identifizierung von 62 Pediococcus-Stämmen aus Kulturensammlungen und 47 neu isolierten Stämmen aus Wein zeigten, dass einige Stämme unter falschen Artnamen hinterlegt waren, und dass P. parvulus im Weinanbaugebiet Rheinhessen weit verbreitet war. Die Fähigkeit der Pediococcus-Stämme zur Exopolysaccharid-Synthese wurde durch den Nachweis zweier Gene überprüft. Auf Basis der 23S rDNA-Sequenzen wurden rRNA-Sekundärstrukturen mit der neu entwickelten Software Structure Star generiert, die zum Auffinden von Zielbereichen für fluoreszenzmarkierte DNA-Sonden geeignet waren. Die Sequenzunterschiede zwischen den Pediococcus-Arten reichten aus, um zwei Gruppen durch Fluoreszenz in situ Hybridisierung differenzieren zu können. Die Verwendung unmarkierter Helfer-sonden verbesserte die Zugänglichkeit der Sonden an die rRNA, wodurch das Fluoreszenz-Signal verstärkt wurde. Um Milchsäurebakterien durch Denaturierende Gradienten Gel Elektrophorese differenzieren zu können, wurden Primer entwickelt, mit denen ein hochvariabler 23S rDNA-Bereich amplifiziert werden konnte. Die Nested Specifically Amplified Polymorphic DNA (nSAPD)-PCR wurde in der vorliegenden Arbeit zur Art- und Stamm-Differenzierung pro- und eukaryotischer Organismen angewandt. Es wurden vor allem weinrelevante Milchsäurebakterien der Gattungen Oenococcus, Lactobacillus, Pediococcus und Leuconostoc und Hefen der Gattungen Dekkera / Brettanomyces und Saccharomyces untersucht. Die Cluster-Analyse der Pediococcus-Typstämme führte zu einer unterschiedlichen Baum-Topologie im Vergleich zum phylogenetischen 23S rDNA-Stammbaum. Die Verwandtschaftsverhältnisse der untersuchten O. oeni-Stämme aus Starterkulturen konnten in Bezug auf eine frühere Cluster-Analyse reproduziert werden. Die Untersuchung von 40 B. bruxellensis-Stämmen aus rheinhessischen Weinproben zeigte eine Gruppierung der Stämme gemäß dem Ort der Probennahme. Beim Vergleich der Verwandtschaftsverhältnisse von Stämmen der Arten P. parvulus und B. bruxellensis, die aus denselben Weinproben isoliert wurden, konnte eine hohe Übereinstimmung der beiden Baum-Topologien beobachtet werden. Anhand der SAPD-PCR Untersuchung von Sekthefen aus Starterkulturen konnten alle Stämme der Art S. cerevisiae zugeordnet werden. Die nSAPD-PCR war darüber hinaus geeignet, um höhere Eukaryoten wie Weinreben zu differenzieren und es konnten die Verwandtschaftsverhältnisse von Mäusen und menschlichen Individuen durch Cluster-Analysen nachvollzogen werden. Mit Hilfe der Sequence Characterized Amplified Region (SCAR)-Technik wurden (n)SAPD-Marker in SCAR-Marker konvertiert. Die neu generierten SCAR-Primer konnten zur simultanen Art-Identifizierung von sieben weinschädlichen Milchsäurebakterien in einer Multiplex PCR erfolgreich eingesetzt werden. Die in dieser Arbeit entwickelten molekularbiologischen Identifizierungsmethoden können zum Beispiel in der mikrobiologischen Qualitätskontrolle Anwendung finden.

Dynamics of epithelial monolayers assessed by acoustic and impedimetric whole cell biosensors

Mit der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit wurde die detailierten Analyse von Migrationsdynamiken epithelilaler Monolayer anhand zweier neuartiger in vitro Biosensoren verfolgt, der elektrischen Zell-Substrat Impedanz Spektroskopie (electrical cell-substrate impedance sensing, ECIS) sowie der Quarz Kristall Mikrowaage (quartz crystal microbalance, QCM). Beide Methoden erwiesen sich als sensitiv gegenüber der Zellmotilität und der Nanozytotoxizität.rnInnerhalb des ersten Projektes wurde ein Fingerprinting von Krebszellen anhand ihrer Motilitätsdynamiken und der daraus generierten elektrischen oder akkustischen Fluktuationen auf ECIS oder QCM Basis vorgenommen; diese Echtzeitsensoren wurdene mit Hilfe klassicher in vitro Boyden-Kammer Migrations- und Invasions-assays validiert. Fluktuationssignaturen, also Langzeitkorrelationen oder fraktale Selbstähnlichkeit aufgrund der kollektiven Zellbewegung, wurden über Varianz-, Fourier- sowie trendbereinigende Fluktuationsanalyse quantifiziert. Stochastische Langzeitgedächtnisphänomene erwiesen sich als maßgebliche Beiträge zur Antwort adhärenter Zellen auf den QCM und ECIS-Sensoren. Des weiteren wurde der Einfluss niedermolekularer Toxine auf die Zytoslelettdynamiken verfolgt: die Auswirkungen von Cytochalasin D, Phalloidin und Blebbistatin sowie Taxol, Nocodazol und Colchicin wurden dabei über die QCM und ECIS Fluktuationsanalyse erfasst.rnIn einem zweiten Projektschwerpunkt wurden Adhäsionsprozesse sowie Zell-Zell und Zell-Substrat Degradationsprozesse bei Nanopartikelgabe charackterisiert, um ein Maß für Nanozytotoxizität in Abhangigkeit der Form, Funktionalisierung Stabilität oder Ladung der Partikel zu erhalten.rnAls Schlussfolgerung ist zu nennen, dass die neuartigen Echtzeit-Biosensoren QCM und ECIS eine hohe Zellspezifität besitzen, auf Zytoskelettdynamiken reagieren sowie als sensitive Detektoren für die Zellvitalität fungieren können.

Identifizierung, Quantifizierung und Hemmung von ausgewählten Hefen im Wein

Hefen stellen einen großen und wichtigen Teil der Mikrobiota während der Weinbereitung dar, da ohne ihre alkoholische Fermentation die Umwandlung von Most und Wein nicht möglich wäre. Ferner ist es ihre Vielzahl an Stoffwechselprodukten, die dem Aroma des fertigen Weines eine zusätzliche Komplexität verleihen. Auf der anderen Seite steht durch den Metabolismus verschiedenster so genannter Wildhefen die Gefahr von Qualitätsabstufungen der Weine, was allgemein als „Weinfehler“ betrachtet wird. Ziel dieser Arbeit war zum einen die taxonomische Einordnung von Saccharomyces-Spezies, sowie die Quantifizierung und Hemmung von ausgewählten Wildhefen während der Weinbereitung.rnEin Teil dieser Arbeit umfasste die Identifizierung der nahverwandten Mitglieder der Saccharomyces sensu stricto-Gruppe. Durch den Einsatz des DNA-Fingerpinting-Systems SAPD-PCR konnten alle die Gruppe umfassenden Spezies anhand spezifischer Bandenmuster nachgewiesen werden, wodurch eine Einordnung dieser schwer zu differenzierenden Arten möglich war. Die Differenzierung zwischen den einzelnen Spezies war in jedem Fall deutlicher als dies die Sequenzierung der 5.8S rDNA und ihre flankierenden ITS-Regionen vermochte. Die SAPD-PCR zeichnete sich zudem durch eine geringe Muster-Varianz bei verschiedenen Stämmen einer Art aus und konnte zuverlässig unbekannte Stämme bestimmen und bereits hinterlegte Stämme neu klassifizieren. Zudem konnte mit Hilfe dieses Systems Hybride aus Saccharomyces cerevisiae und S. bayanus bzw. S. cerevisiae und S. kudriavzevii detektiert werden, wenn diese Hybride aus relativ gleichen genomischen Anteilen der Eltern bestanden. rnZusätzlich wurde ein quantitatives PCR-System entwickelt, um die Gattungen Saccharomyces, Hanseniaspora und Brettanomyces in Most und Wein detektieren und quantifizieren zu können. Die hierfür entwickelten Primer zeigten sich spezifisch für die untersuchten Arten. Durch die serielle Verdünnung definierter DNA-Mengen konnte für alle drei Systeme eine Kalibrierungskurve erstellt werden, mit Hilfe derer die tatsächlichen Quantifizierungen durchgeführt wurden. Die qPCR-Analyse lieferte ähnliche Zellzahlen wie Lebendzellzahl-Bestimmungen und wurde nicht von anderen Spezies und von Traubensaft gestört. Die maximal detektierbare Zellzahl betrug 2 x 107 Zellen/ml, während die minimale Detektionsgrenze je nach Art zwischen 1 x 102 Zellen/ml und 1 x 103 Zellen/ml lag. Allerdings konnte eine effektive DNA-Isolierung dieser geringen Zellzahlen nur erreicht werden, wenn die Zellzahl durch artfremde Hefen künstlich erhöht wurde. Die Analyse einer Most-Vergärung mit den drei Spezies zeigte schlussendlich, dass die quantitative PCR sicher und schnell Veränderungen und Sukzessionen detektiert und so ein geeignetes Mittel darstellt, um Populationsdynamiken während der Weinherstellung zu beobachten. rnDer letzte Teil dieser Arbeit befasste sich mit der Inhibierung von Schadhefen durch zellwand-hydrolysierende Enzyme. Es konnte hierbei eine endoglykosidisch wirkende β-1,3-Glucanase aus dem Bakterium Delftia tsuruhatensis isoliert werden. Diese besaß eine ungefähre Masse von 28 kDa, einen isolektrischen Punkt von ca. 4,3 und wirkte mit einer spezifischen Aktivität von 10 U/mg Protein gegen das Glucan Laminarin. Zudem zeigte das Enzym ein Temperaturoptimum von 50 °C und ein pH-Optimum bei pH 4,0. Weinparameter wie erhöhte Konzentrationen an Ethanol, Phenolen und Sulfit beeinflussten die Wirkung des Enzyms nicht oder nur wenig. Neben der allgemeinen Wirkung gegen β-1,3-Glucane konnte hier auch gezeigt werden, dass ebenso gut die β-1,3-Glucane in der Zellwand verschiedener Hefen hydrolysiert wurden. Fluoreszenz- und rasterelektronen-mikroskopische Aufnahmen von Hefezellen nach Inkubation mit der β-1,3-Glucanase zeigten zusätzlich die Zerstörung der Zelloberfläche der Hefen. Die lytische Wirkung des Enzyms wurde an verschiedenen weintypischen Hefen getestet. Hierbei zeigten sich stammspezifische Unterschiede in der Sensitivität gegenüber dem Enzym. Außerdem konnte festgestellt werden, dass sowohl Wachstumsphase als auch Medium der Hefen Einfluss auf deren Zellwand hat und somit auch auf die Wirkung des Enzyms.rn

Advanced data deduplication techniques and their application

Data deduplication describes a class of approaches that reduce the storage capacity needed to store data or the amount of data that has to be transferred over a network. These approaches detect coarse-grained redundancies within a data set, e.g. a file system, and remove them.rnrnOne of the most important applications of data deduplication are backup storage systems where these approaches are able to reduce the storage requirements to a small fraction of the logical backup data size.rnThis thesis introduces multiple new extensions of so-called fingerprinting-based data deduplication. It starts with the presentation of a novel system design, which allows using a cluster of servers to perform exact data deduplication with small chunks in a scalable way.rnrnAfterwards, a combination of compression approaches for an important, but often over- looked, data structure in data deduplication systems, so called block and file recipes, is introduced. Using these compression approaches that exploit unique properties of data deduplication systems, the size of these recipes can be reduced by more than 92% in all investigated data sets. As file recipes can occupy a significant fraction of the overall storage capacity of data deduplication systems, the compression enables significant savings.rnrnA technique to increase the write throughput of data deduplication systems, based on the aforementioned block and file recipes, is introduced next. The novel Block Locality Caching (BLC) uses properties of block and file recipes to overcome the chunk lookup disk bottleneck of data deduplication systems. This chunk lookup disk bottleneck either limits the scalability or the throughput of data deduplication systems. The presented BLC overcomes the disk bottleneck more efficiently than existing approaches. Furthermore, it is shown that it is less prone to aging effects.rnrnFinally, it is investigated if large HPC storage systems inhibit redundancies that can be found by fingerprinting-based data deduplication. Over 3 PB of HPC storage data from different data sets have been analyzed. In most data sets, between 20 and 30% of the data can be classified as redundant. According to these results, future work in HPC storage systems should further investigate how data deduplication can be integrated into future HPC storage systems.rnrnThis thesis presents important novel work in different area of data deduplication re- search.