Projektbeschreibung
Hefe: Anpassung des Stoffwechsels an neue Umgebungen
Veränderungen in der Umgebung oder den Umweltbedingungen bringen Veränderungen in den Zellen durch Änderungen der Genexpression und des Proteingehalts mit sich. Bei Mikroorganismen können sich solche Veränderungen auf die überwiegende Mehrheit der Gene auswirken. Der dieser Plastizität zugrundeliegende Mechanismus ist jedoch noch weitgehend unbekannt. Das EU-finanzierte Projekt MARY zielt darauf ab, die molekularen Signalwege zu erforschen, die eine Anpassung an die Umwelt bewirken. Die Forschenden werden Hefeisolate untersuchen, die in verschiedenen Umweltnischen wachsen und mithilfe von Stoffwechselmodellen die Veränderungen in der Genexpression entschlüsseln, die mit der Anpassung einhergehen. Die Ergebnisse werden nicht nur grundlegende Erkenntnisse über den Mechanismus der Zellanpassung bieten, sondern außerdem tiefgreifende Auswirkungen auf die Biotechnologie haben, da sie neue Möglichkeiten für die Manipulation von Hefe bieten.
Ziel
Microbes have evolved to make the best use of their environmental resources while retaining sufficient adaptive capacity to cope with changing conditions. However, even simple changes in the environment require major cellular rearrangements, that manifest in the transcriptome, proteome and metabolome of the cell. For instance, a change in the availability of just four non-essential nutrients affects expression of 2/3rds of all yeast genes. In essence, we do not understand the key molecular mechanisms that govern such huge plasticity, which buffering mechanisms prevent the collapse of the cellular system, and how an optimal resource allocation is achieved to allow cells to thrive in so many environments. In this project, we will analyse a large collection of yeast wild isolates grown in conditions that resemble different ecological niches. We will identify the key molecular pathways that enable environmental adaption. Thanks to unique high-throughput capacities of the host laboratory, I will be able to record proteomes, metabolomes and growth properties of the wild yeast strains. I’ll link these molecular datasets to fitness and metabolism. My background being in big data analysis and network modelling, I will use genome-scale metabolic models and machine-learning to characterize how changes in protein resource allocation impact the distribution of metabolic flux in such context, and define, what are the regulatory mechanisms influencing metabolism at its different levels. Eventually, the knowledge gained will enable me to build a predictive model to understand the drivers of adaptations to ecological niche. By deepening our understanding of the mechanisms behind metabolic niche adaptation, this project will not only answer fundamental questions about the inner working of the cell but will also increase our ability to engineer yeast for biotechnological applications and to understand the problematic resilience of fungal pathogens to therapeutic interventions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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