Plastikmodelle von Fettsäuren

Gene und Biomoleküle

Plastikmodelle von Fettsäuren
Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)
  1. Schuster, Stefan, Univ.-Prof. Dr. Professur für Bioinformatik
  2. Wesp, Valentin Professur für Bioinformatik

    Raum 3422A
    Ernst-Abbe-Platz 1-2
    07743 Jena

    Valentin Wesp
    Foto: Fotostudio Gebhardt Jena
  3. Malycheva, Tatjana Professur für Bioinformatik
    Tatjana Malycheva
    Foto: Fotostudio Müller

Proteinalterung

  • Projektbeschreibung

    Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf altersbedingten Proteinschäden, die zu Aggregaten führen. Diese können nicht mehr abgebaut werden und reichern sich an, bis die Zelle funktionell stark eingeschränkt ist und schließlich die Apoptose einleitet. Ziel ist es, die am meisten oder auch am wenigsten anfälligen Ziele in Bezug auf oxidativen Schaden zu ermitteln. Auch strukturelle Informationen und bekannte Aggregatproteine werden einbezogen. Weiterhin werden funktionelle Zusammenhänge und Domänen in diesem Kontext untersucht.

  • Ausgewählte Literatur
    • M. Fichtner, S. Schuster, H. Stark
      Influence of spatial structure on protein damage susceptibility: a bioinformatics approach
      Sci. Rep. 11, 2021, 4938
    • E. Barth, P. Sieber, H. Stark, S. Schuster
      Robustness during Aging — Molecular Biological and Physiological Aspects
      Cells 9 (8), 2020, 1862
    • M. Fichtner, S. Schuster, H. Stark
      Determination of scoring functions for protein damage susceptibility
      BioSystems 187, 2020, 104035, epub ahead of print
    • S. Schäuble, K. Klement, S. Marthandan, S. Münch, I. Heiland, S. Schuster, P. Hemmerich, S. Diekmann
      Quantitative model of cell cycle arrest and cellular senescence in primary human fibroblasts.
      PLoS ONE 7, 2012, e42150

Klassifikation und Kombinatorik von Amino- und Fettsäuren

  • Projektbeschreibung

    In diesem Projekt werden zum einen die kombinatorischen Möglichkeiten aliphatischer Aminosäuren und Fettsäuren untersucht. Hierzu werden Molekülklassen mit bestimmten Einschränkungen gewählt, da eine erschöpfende Auflistung nicht praktikabel ist. Es werden mathematische Berechnungen wie z.B. Rekursionen zu den erhaltenen Zahlenfolgen durchgeführt. Z.B. ergibt sich bei der Frage, wie viele unverzweigte, unmodifizierte Fettsäuren mit n C-Atomen es prinzipiell geben kann, die berühmte Fibonacci-Folge. Bei  modifizierte Fettsäuren sind es verallgemeinerte Fibonacci-Zahlen. Zusätzlich wird durch Literaturrecherche verifiziert, welche Kombinationen real in Organismen synthetisiert werden. Zum anderen werden unterschiedliche Klassifikationen von Aminosäuren entwickelt, die bestehende Verfahren ergänzen oder optimieren sollen. Dadurch erhoffen wir uns, Einsichten zu grundlegenden Fragen der biochemischen Evolution erhalten.

  • Ausgewählte Literatur
    • S. Schuster, T. Malycheva
      Enumeration of saturated and unsaturated substituted N-heterocycles
      arXiv:2309.02343, 2023, Preprint    
    • A. Then, H. Zhang, B. Ibrahim, S. Schuster
      Bioinformatics analysis of the periodicity in proteins with coiled-coil structure—Enumerating all decompositions of sequence periods
      Intern. J. Molec. Sci. 23, 2022, 8692     
    • A. Then, K. Mácha, B. Ibrahim, S. Schuster
      A novel method for achieving an optimal classification of the proteinogenic amino acids
      Scientific Reports 10, 2020, 15321
      https://www.nature.com/articles/s41598-020-72174-5Externer Link
    • M. Fichtner, K. Voigt, S. Schuster
      The tip and hidden part of the iceberg: Proteinogenic and non-proteinogenic aliphatic amino acids
      Biochimica and Biophysica Acta - General Subjects 1861 (1, Part A), 2017, 3258-3269
      https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27554846Externer Link
    • S. Schuster, M. Fichtner, S. Sasso
      Use of Fibonacci numbers in lipidomics - Enumerating various classes of fatty acids
      Scientific Reports 7, 2017, 39821
      https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28071669Externer Link
    • K. Grützmann, S. Böcker, S. Schuster
      Combinatorics of aliphatic amino acids
      Naturwissenschaften 98, 2011, 79-86
      https://link.springer.com/article/10.1007/s00114-010-0743-2Externer Link

Alternatives Spleißen in Pilzen

  • Projektbeschreibung

    Hoch entwickelte Eukaryoten aber auch Pilze können mRNA in unterschiedlicher Weise spleißen. Doch es ist nicht bekannt, in wie weit dieser Mechanismus bei Pilzen verbreitet ist und welche zellulären Prozesse davon betroffen sind. Spielt alternatives Spleißen eine Rolle bei der Unterscheidung zu einzelligen Pilzen oder beeinflusst es die Pathogenität?
    Wir analysieren RNA-Seq-Daten, um Antworten auf diese Fragen zu finden. Dabei sind vor allem Pilzspezies wie Candida albicans, Aspergillus fumigatus und Cryptococcus neoformans für uns von großem Interesse. Wir verwenden verschiedene Software, um alternativ gespleißte Gene zu bestimmen. Diese werden anschließend näher betrachtet, um Rückschlüsse auf die biologische Funktion des alternativen Spleißens zu ziehen. Dabei wird vor allem auch die Regulierung in verschiedenen Pilzspezies betrachtet und der phylogenetische Zusammenhang analysiert.

  • Ausgewählte Literatur
    • P. Sieber, M. Platzer, S. Schuster
      The definition of open reading frame revisited
      Trends in Genetics 34, 2018, 167-170  
    • V. Wesp, G. Theißen, S. Schuster
      Statistical analysis of synonymous and stop codons in pseudo-random and real sequences as a function of GC content
      Sci. Rep. 13, December, 2023, 22996
    • P. Sieber*, E. Barth*, M. Marz
      The landscape of the alternatively spliced transcriptome remains stable during aging across different species and tissues
      bioRxiv February, 2019, 541417
    • P. Sieber, K. Voigt, P. Kämmer, S. Brunke, S. Schuster, J. Linde
      Comparative study on alternative splicing in human fungal pathogens suggests its involvement during host invasion
      Frontiers in Microbiology 9, 2018, 2313
    • P. Sieber, M. Platzer, S. Schuster
      The definition of open reading frame revisited.
      Trends in Genetics 34, 2018, 167-170
    • J. Linde, S. Duggan, M. Weber, F. Horn, P. Sieber, D. Hellwig, K. Riege, M. Marz, R. Martin, R. Guthke, O. Kurzai
      Defining the transcriptomic landscape of Candida glabrata by RNA-Seq.
      Nucleic acids research 43, 2015, 1392-1406