The complex role of the immunoproteasome in E. coli-induced immune responses in macrophages

Das Immunoproteasom (IP) ist ein multiproteolytischer Proteinkomplex, der während einer Infektion gebildet wird um die Proteinhomöostase der Zelle aufrechtzuerhalten. Bisherige Studien haben die Bedeutung des IPs in viralen Infektionen erforscht. Hingegen ist bisher wenig bekannt über die Rolle des IPs in der antibakteriellen Immunantwort. Die vorliegende Dissertation untersuchte erstmals die Rolle des Immunoproteasoms in Makrophagen bei einer bakteriellen Infektion. Um ein umfassendes Verständnis zu gewinnen, wie das IP wichtige Makrophagen-Effektorfunktionen moduliert, wurden primäre murine IP-K.O. Makrophagen sowie relevante bakterielle Stimuli, wie LPS und E. coli, verwendet. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass das IP an zahlreichen fundamentalen Makrophagen-Effektorfunktionen beteiligt ist. Als Antwort auf bakterielle Reize weisen IP-K.O. Makrophagen ein verändertes Sekretionsmuster wichtiger Zytokine / Chemokine, wie z. B. IFNγ, IL-1β, IL-6 und CCL4 auf. In diesem Zusammenhang zeigen gleiche Zytokin- / Chemokin-Genexpressionsmuster sowie eine unveränderte proximale TLR4-Signaltransduktion, dass das IP die Zytokin- / Chemokin-Antwort ausschließlich auf post-transkriptionaler Ebene reguliert. Darüber hinaus belegen die Daten der Studie, dass die Phagozytose von Bakterien nicht vom IP reguliert wird. Hingegen könnte das extrazelluläre Abtöten von Pathogenen gestört sein, da IP-defiziente Makrophagen eine reduzierte Sekretion von Stickstoffmonoxid nach Stimulation mit LPS und E. coli aufweisen. Aufgrund erhöhter Zelltodraten sowie intrazellulärer Akkumulation von reaktiven Sauerstoffspezies in IP-K.O. Makrophagen, als Antwort auf bakterielle Reize, kommt die Dissertation weiterhin zu dem Schluss, dass das Fehlen der IP-Aktivität zu einer verminderten Stresstoleranz von Makrophagen bei Bakterieninfektionen führt. Zusätzlich zu der gezeigten Bedeutung bei der angeborenen antibakteriellen Immunantwort weisen die Daten darauf hin, dass das IP die Fähigkeit von Makrophagen reguliert, die adaptive T-Zell-Antwort zu aktivieren. Die Oberflächenexpression von MHC-I und die des T-Zell kostimulatorischen Moleküls CD86 ist in IP-K.O. Makrophagen reduziert, was zu einer gestörten Makrophagen-vermittelnden T-Zell-Aktivierung bei bakteriellen Infektionen führen könnte. Zusammenfassend zeigt die vorliegende Dissertation, dass das IP eine wichtige Rolle bei der Regulation von angeborenen und adaptiven Makrophagen-Effektorfunktionen während bakterieller Infektionen spielt

FAIR Assessment Tools: An evaluation of assessment tools of data sets according to the FAIR principles

Seit der Veröffentlichung der FAIR Prinzipien im Jahr 2016 gewinnen diese immer mehr an Bedeutung. Seither wurden verschiedene Tools entwickelt, die dabei helfen sollen publizierte Daten hinsichtlich der Erfüllung der FAIR Prinzipien zu bewerten. Bei den derzeit angebotenen Fair Assessment Tools gibt es eine große Bandbreite. Sie reicht von einfachen ausdruckbaren PDF-Checklisten zu vollautomatischen Tools die nur eine DOI oder URL brauchen, um die Bewertung durchzuführen. Forschende, die sich Feedback zur Optimierung des eigenen Datensatzes bezüglich der FAIR Prinzipien erhoffen, haben andere Anforderungen als Data Stewards, die einen schnellen Überblick über die Qualität der im Repositorium veröffentlichten Datensätze brauchen. Um eine Orientierung zu bekommen, welche Tools für welchen Nutzerkreis und welche Fragestellung geeignet sind, haben wir die im Zeitraum von Juli bis Dezember 2022 verfügbaren FAIR Assessment Tools evaluiert. Wir haben in unserer Bewertung unter anderem folgende Aspekte betrachtet: die Dauer der Bearbeitung, Zielgruppe des Tools, ob Vorkenntnisse (im Bereich IT und FDM) notwendig sind für die Verwendung des Tools sowie für das Verständnis der Ergebnisse. Das Poster fasst die Auswertung der FAIR Assessment Tools zusammen indem es sie vier Kategorien zuordnet: Fully Configurable Tools, Automatic Tools, Improved Survey Tools und Regular List Tools. Die Kategorisierung gibt einen Überblick und unterstützt so bei der Auswahl des für die eigenen Bedürfnisse entsprechenden Tools

Coffee Lecture Slides: Forschungsdaten publizieren, lizenzieren und nachnutzen

English: Coffee Lecture Slides: Forschungsdaten publizieren, lizenzieren und nachnutzen (Coffee Lecture: 22.02.2023) At the end of a project, the question of where to put the research data always arises. Once the decision has been made to publish the research data, further questions usually arise that are closely related to data publication. Examples would be: Do I publish the data in a journal or a repository? Do I want to restrict the reuse of my data? What license do I choose? The Coffee Lecture aims to provide you with helpful knowledge and tips on how to answer exactly these questions. Video: Link ------------------------------------------------------ Deutsch: Präsentation zur Coffee Lecture am 22.02.2023 Eine Coffee Lecture über den Umgang mit Forschungsdaten nach dem Projektende! Spätestens zum Ende eines Projektes kommt immer die Frage auf wohin mit den Forschungsdaten. Ist die Entscheidung einmal gefallen die Forschungsdaten zu veröffentlichen treten meist weitere Fragen auf die mit der Datenpublikation eng verbunden sind. Beispiele wären: Veröffentliche ich die Daten in einem Journal oder einem Repositorium? Möchte ich die Nachnutzung meiner Daten einschränken? Welche Lizenz wähle ich? Die Coffee Lecture vermittelt hilfreiches Wissen und gibt Tipps die die oben genannten Fragen und weitere zu beantworten. Video: Lin

Coffee Lecture Slides: Datenaufbereitung und Qualitätsverbesserung mit OpenRefine

<p><strong>English: </strong>Coffee Lecture Slides:  "Datenaufbereitung und Qualitätsverbesserung mit OpenRefine"</p><p>Do you work with data organized in tables? Do you usually spend more time on data cleansing and data quality improvement than on data analysis? If you can answer YES to these questions, it's worth taking a look at the free open-source tool OpeRefine. In this Coffee Lecture we will give you a short overview of the possibilities OpenRefine offers to improve the quality of your data.</p><p>Video: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=E5QgxZ4l6ac">Link</a> </p><p>------------------------------------------------------</p><p><strong>Deutsch</strong>: Präsentation zur Coffee Lecture "Datenaufbereitung und Qualitätsverbesserung mit OpenRefine" am 18.10.2023</p><p>Arbeiten Sie mit Daten, die in Tabellen organisiert sind? Verbringen Sie normalerweise mehr Zeit mit der Datenaufbereitung als mit der Datenanalyse? Wenn Sie diese Fragen mit JA beantworten können, lohnt sich einen Blick auf das kostenloses Open-Source-Tool OpeRefine zu werfen. In der TKFDM Coffee Lecture werden wir Ihne einen kurzen Einblick geben, welche Möglichkeiten Ihnen OpenRefine bietet, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.</p><p>Video: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=E5QgxZ4l6ac">Link</a> </p><p> </p><p> </p&gt

FAIR Assessment Tools Overview

English: This overview presents a selection of FAIR assessment tools. The categories also use the acronym FAIR but stand for: Fully Configurable Tools, Automatic Tools, Improved Survey Tools and Regular List Tools. The classification of tools into these categories is not always 100% clear, especially when certain properties overlap. In preparation for the poster, an evaluation of all known FAIR assessment tools was carried out between July 2022 and February 2023. Each tool was evaluated by three independent people. The categories used included the time taken to carry out the FAIR assessment, the presence of feedback and the required prior knowledge. With regard to the technical specifics, the research revealed that only generic tools are currently on offer. The poster was created for the "3. Sächsische FDM-Tagung" and the "E-Science-Tage 2023". Following tools weren't evaluated: FAIRdat (unfinished, beta version of SATISFYD?) FAIR-Aware (awarenness, not evaluation questions for dataset) Files: Poster as PDF Data as XLSX (full table) or CSV (split in data and codebook file) ------------------------------------------- German: Diese Übersicht stellt eine Auswahl von FAIR Assessment Tools vor. Die verwendeten Kategorien nutzen ebenfalls das Akronym FAIR stehen hier aber für: Fully Configurable Tools, Automatic Tools, Improved Survey Tools und Regular List Tools. Die Einordnung der Werkzeuge in diese Kategorien ist nicht immer hundertprozentig eindeutig, besonders, wenn sich bestimmte Eigenschaften überschneiden. In der Vorbereitung des Posters wurde zwischen Juli 2022 und Februar 2023 eine Auswertung aller bekannten FAIR Assessment Tools vorgenommen. Jedes Werkzeug wurde von drei unabhängigen Personen bewertet. Die verwendeten Kategorien waren unter anderem die Zeit zur Durchführung des FAIR Assessments, das Vorhandensein von Feedback und die vorausgesetzten Kenntnisse. In Bezug auf die Fachspezifik ergab die Recherche, dass zurzeit ausschließlich generische Werkzeuge angeboten werden. Das Poster wurde für die Veranstaltung "3. Sächsische FDM-Tagung" und die " E-Science-Tage 2023 "erstellt. Folgende Werkzeuge wurden nicht evaluiert: FAIRdat (unfertig, beta-Version von SATISFYD?) FAIR-Aware (Bewusstseinsfragen, nicht für Datensatz) Dateien: Poster als PDF Datensatz als XLSX (ganze Tabelle) oder CSV (aufgespalten in Daten und Codebuch)Version 2.1: added "CSIRO 5-star Data Rating tool" and "FAIR Enough" tool to evaluation, removed old file

Comparative analysis of DNA methylation patterns in transgenic Drosophila overexpressing mouse DNA methyltransferases.

DNA methyltransferases (Dnmts) mediate the epigenetic modification of eukaryotic genomes. Mammalian DNA methylation patterns are established and maintained by co-operative interactions among the Dnmt proteins Dnmt1, Dnmt3a and Dnmt3b. Owing to their simultaneous presence in mammalian cells, the activities of individual Dnmt have not yet been determined. This includes a fourth putative Dnmt, namely Dnmt2, which has failed to reveal any activity in previous assays. We have now established transgenic Drosophila strains that allow for individual overexpression of all known mouse Dnmts. Quantitative analysis of genomic cytosine methylation levels demonstrated a robust Dnmt activity for the de novo methyltransferases Dnmt3a and Dnmt3b. In addition, we also detected a weak but significant activity for Dnmt2. Subsequent methylation tract analysis by genomic bisulphite sequencing revealed that Dnmt3 enzymes preferentially methylated CpG dinucleotides in a processive manner, whereas Dnmt2 methylated isolated cytosine residues in a non-CpG dinucleotide context. Our results allow a direct comparison of the activities of mammalian Dnmts and suggest a significant functional specialization of these enzymes

Fungal biomarker discovery by integration of classifiers

Abstract Background The human immune system is responsible for protecting the host from infection. However, in immunocompromised individuals the risk of infection increases substantially with possible drastic consequences. In extreme, systemic infection can lead to sepsis which is responsible for innumerous deaths worldwide. Amongst its causes are infections by bacteria and fungi. To increase survival, it is mandatory to identify the type of infection rapidly. Discriminating between fungal and bacterial pathogens is key to determine if antifungals or antibiotics should be administered, respectively. For this, in situ experiments have been performed to determine regulation mechanisms of the human immune system to identify biomarkers. However, these studies led to heterogeneous results either due different laboratory settings, pathogen strains, cell types and tissues, as well as the time of sample extraction, to name a few. Methods To generate a gene signature capable of discriminating between fungal and bacterial infected samples, we employed Mixed Integer Linear Programming (MILP) based classifiers on several datasets comprised of the above mentioned pathogens. Results When combining the classifiers by a joint optimization we could increase the consistency of the biomarker gene list independently of the experimental setup. An increase in pairwise overlap (the number of genes that overlap in each cross-validation) of 43% was obtained by this approach when compared to that of single classifiers. The refined gene list was composed of 19 genes and ranked according to consistency in expression (up- or down-regulated) and most of them were linked either directly or indirectly to the ERK-MAPK signalling pathway, which has been shown to play a key role in the immune response to infection. Testing of the identified 12 genes on an unseen dataset yielded an average accuracy of 83%. Conclusions In conclusion, our method allowed the combination of independent classifiers and increased consistency and reliability of the generated gene signatures

Additional file 1: Table S1. of Fungal biomarker discovery by integration of classifiers

Lists of pairwise overlaps. Table S2. – List of biomarker genes from each type of classifier. Table S3. List of genes selected from the combined approach and their respective adjusted p-values (<0.05 was regarded to be significant). Table S4. Single Classifier Performances. Table S5. Combined Classifier Performances. (DOCX 24 kb

Interplay between BRCA1 and RHAMM regulates epithelial apicobasal polarization and may influence risk of breast cancer.

Differentiated mammary epithelium shows apicobasal polarity, and loss of tissue organization is an early hallmark of breast carcinogenesis. In BRCA1 mutation carriers, accumulation of stem and progenitor cells in normal breast tissue and increased risk of developing tumors of basal-like type suggest that BRCA1 regulates stem/progenitor cell proliferation and differentiation. However, the function of BRCA1 in this process and its link to carcinogenesis remain unknown. Here we depict a molecular mechanism involving BRCA1 and RHAMM that regulates apicobasal polarity and, when perturbed, may increase risk of breast cancer. Starting from complementary genetic analyses across families and populations, we identified common genetic variation at the low-penetrance susceptibility HMMR locus (encoding for RHAMM) that modifies breast cancer risk among BRCA1, but probably not BRCA2, mutation carriers: n = 7,584, weighted hazard ratio ((w)HR) = 1.09 (95% CI 1.02-1.16), p(trend) = 0.017; and n = 3,965, (w)HR = 1.04 (95% CI 0.94-1.16), p(trend) = 0.43; respectively. Subsequently, studies of MCF10A apicobasal polarization revealed a central role for BRCA1 and RHAMM, together with AURKA and TPX2, in essential reorganization of microtubules. Mechanistically, reorganization is facilitated by BRCA1 and impaired by AURKA, which is regulated by negative feedback involving RHAMM and TPX2. Taken together, our data provide fundamental insight into apicobasal polarization through BRCA1 function, which may explain the expanded cell subsets and characteristic tumor type accompanying BRCA1 mutation, while also linking this process to sporadic breast cancer through perturbation of HMMR/RHAMM