Please use this identifier to cite or link to this item: http://doi.org/10.25358/openscience-5174
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dc.contributor.authorCasas-Vila, Núria-
dc.date.accessioned2020-10-09T12:55:39Z-
dc.date.available2020-10-09T12:55:39Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/5178-
dc.description.abstractMass spectrometry-based proteomics is a widely used technology that enables identification and quantification of proteins as well as their post-translational modifications. In this thesis, quantitative proteomics has been applied to the study of 1) protein developmental dynamics in Drosophila melanogaster and 2) the protein interactors to a set of evolutionary conserved RNA structures in yeast. In Chapter III we apply label-free quantitative proteomics to comprehensively investigate protein remodelling across development in Drosophila melanogaster, a widely used model organism in genetic and developmental studies. To this end, we provide two datasets: the whole life cycle proteome consisting of 7952 proteins and the highly temporal-resolved embryogenesis proteome that comprises 5458 proteins. These large proteomic datasets allowed us to identify maternally provided proteins important in maternal-to-zygotic transition and early development, as well as stage- and gender-specific proteins. We also quantify isoform-specific expression of 34 different genes during development, validate expression of 268 small proteins and evidence the pseudogene Cyp9f3Ψ as a protein-coding gene. Integration with available transcriptomic data revealed moderate mRNA-protein correlation, with a protein delay of 4-5 hours. The combination of proteomic data with tissue-specific data uncovers proteins with tissue-specific developmental regulation, as exemplified by two yet uncharacterized proteins with an impaired muscle phenotype upon knockdown. The two large-scale proteomic datasets can be explored in detail in our interactive web interface and serve as a powerful resource for future studies. Chapter IV focuses on the identification of RNA-binding proteins (RBP) associated with evolutionary conserved RNA structures in yeast. Using a SILAC-based quantitative RNA pull-down approach, we map 162 proteins to individual RNA structures within messenger RNA. The majority of them are associated with RNA-binding features, whereas approximately one third are previously unrelated to RNA-binding and lack canonical RNA-binding domains. Intriguingly, we report a significant number of proteins binding to RNA folds in the coding regions of mRNAs, despite current knowledge about RNA-binding proteins regulation on the 5’- or 3’-UTR. Available PAR-CLIP datasets show high overlap with our reported protein-RNA interactions and RNA immunoprecipitation experiments confirmed our findings for selected mRNA-protein pairs. Using a reporter system and pulsed SILAC, we explored a role in translational control of a subset of mRNA-RBP pairs and find Nsr1 and YDR514C as possible translational regulators. This study presents a scalable immunoprecipitation-mass spectrometry (IP-MS) approach to map protein binders to individual RNA folds that connects structural RNA features to functionality. Overall, during my PhD I applied quantitative MS-based proteomics to a broad range of biological questions, with special focus on the study of protein developmental dynamics and RNA-fold interactomics.en_GB
dc.description.abstractMassenspektrometrie-basierte Proteomik ist eine weit verbreitete Technologie, die die Identifizierung und Quantifizierung von Proteinen sowie deren posttranslationale Modifikationen ermöglicht. In dieser Arbeit wurden mittels quantitativer Proteomik 1) die Proteindynamik während der Entwicklung von Drosophila melanogaster und 2) die Proteininteraktionspartner von evolutionär konservierten RNA-Strukturen in Hefe untersucht. In Kapitel III nutzen wir quantitative Proteomik, um Änderungen der Proteinexpression während der Entwicklung von Drosophila melanogaster, einem in genetischen und entwicklungsbiologischen Studien weit verbreiteten Modellorganismus, umfassend zu untersuchen. Zu diesem Zweck erstellten wir zwei Datensätze: ein Lebenszyklus-Proteom mit 7952 Proteinen und ein Embryogenese-Proteom in hoher zeitlicher Auflösung mit 5458 Proteinen. Die großen Datensätze ermöglichten uns stadien- und geschlechtsspezifische Proteine sowie maternal bereitgestellte Proteine, die für den Übergang von Mutter zu Zygote und die frühe Entwicklung wichtig sind, zu identifizieren. Darüber hinaus haben wir eine isoformspezifische Expression von 34 Genen während der Entwicklung quantifiziert, die Expression von 268 kleinen Proteinen validiert und das Pseudogen Cyp9f3Ψ als proteinkodierendes Gen nachgewiesen. Die Integration von verfügbaren Transkriptom-Daten zeigte eine moderate mRNA-Protein-Korrelation mit einer Proteinverzögerung von 4 bis 5 Stunden. Die Kombination der Proteomdaten mit gewebespezifischen RNA-Expresssions daten deckte Proteine auf, die wichtig für die Entwicklung bestimmter Gewebe sind. Für zwei bisher noch nicht charakterisierte Proteine zeigten wir beispielsweise, dass ein Knockdown in einem beeinträchtigten Muskelphänotyp resultierte. Die umfassenden Proteom-Datensätze können über unsere interaktive Website genutzt werden und dienen als leistungsstarke Ressource für zukünftige Studien. Kapitel IV befasst sich mit der Identifizierung von RNA-bindenden Proteinen, die mit evolutionär konservierten RNA-Strukturen in Hefe assoziiert sind. Wir koppelten RNA-Pulldowns mit quantitativer Massenspektrometrie und ordneten 162 interagierende Proteine einzelnen RNA-Strukturen innerhalb der Messenger-RNA zu. Die Mehrheit der Proteine ist mit RNA-Bindungsmerkmalen assoziiert, während ungefähr ein Drittel keine kanonischen RNA-Bindungsdomänen aufweist und zuvor nicht mit RNA-Bindung in Zusammenhang gebracht wurde. Interessanterweise berichten wir über eine signifikante Anzahl von Proteinen, die an RNA-Faltungen in den kodierenden Regionen von mRNAs binden, obwohl sich das aktuelle Wissen über RNA-Bindungsproteine auf die 5'- oder 3'-UTRs konzentriert. Verfügbare PAR-CLIP-Datensätze zeigen eine hohe Überlappung mit unseren berichteten Protein-RNA-Interaktionen. Die Interaktion ausgewählter mRNA-Protein-Paare bestätigen wir zusätzlich durch RNA-Immunopräzipitation. Darüber hinaus untersuchen wir eine Untergruppe von mRNA-RBP-Paaren auf ihre Funktion in der Translationskontrolle mittels Reportersystem und pulsed-SILAC. Dadurch werden strukturelle RNA-Merkmale über die Interaktion mit Proteinpartnern mit ihrer Funktionalität verbunden. Im Allgemeinen gilt dies für die Dauer der Behandlung und die Durchführung einer Reihe von Fragen, die sich insbesondere auf die Frage beziehen, ob es sich um eine besondere Frage handelt, die sich auf die Frage der Interaktion und der Interaktion mit der Arbeit bezieht.de_DE
dc.language.isoengde
dc.rightsCC BY-NC-ND*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.ddc570 Biowissenschaftende_DE
dc.subject.ddc570 Life sciencesen_GB
dc.titleApplications of mass spectrometry-based proteomics: the developmental proteome of D. melanogaster and the RNA-fold interactome of conserved RNA structures in yeastde_DE
dc.typeDissertationde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-openscience-da956ecd-bdbe-4e06-81c8-beea77b019e44-
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-5174-
jgu.type.dinitypedoctoralThesisen_GB
jgu.type.versionOriginal workde
jgu.type.resourceTextde
jgu.date.accepted2020-07-28-
jgu.description.extent227 Seitende
jgu.organisation.departmentFB 10 Biologiede
jgu.organisation.number7970-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode570de
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485
Appears in collections:JGU-Publikationen

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