OPM Software: Stoffwechselprozesse von Mikroorganismen und Zellen besser verstehen

Ein interdisziplinäres Team aus Mikrobiologen, Pflanzenbiotechnologen und Bioinformatikern des Leibniz-Instituts DSMZ-Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen in Braunschweig hat ein anwenderorientiertes Softwarepaket für die Analyse von Biolog-Phänotyp-Hochdurchsatzdaten entwickelt. Das ‚opm‘-Paket (OmniLog Phenotype MicroArray), welches auf der freien Programmierumgebung R basiert, erlaubt die umfassende statistische Analyse von quantitativen Daten von Energieproduktions-Kurven und eine bessere grafische Darstellung. So kann die neue Software einen wertvollen Beitrag dazu leisten, physiologische Zusammenhänge im Stoffwechsel verschiedenster Zellen, von Mikroorganismen bis zu Krebszellen, besser zu verstehen. Erste Einblicke sind in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift PLoS One veröffentlicht.

Welche Eigenschaften haben Bakterien, Pilze, Hefen, oder auch Krebs-Zelllinien? Diese Frage ist sowohl in der Grundlagenforschung als auch in der angewandten Biologie regelmäßig von großer Bedeutung. Die Bestimmung dieser Eigenschaften im Labor ist oft mühselig und zeitaufwändig. Automatisierte Hochdurchsatz-Verfahren wie das ‚Phenotype MicroArray‘-System der Firma Biolog bringen die Lösung. Hier lässt sich parallel die Reaktionsfähigkeit von Bakterien, Hefen, Pilzen und tierischen Zellen auf fast 2000 physiologische Herausforderungen testen.


„Der verwendete Redoxfarbstoff bildet bei einer positiven Reaktion ein violettes Pigment. Dadurch ist es möglich, bis zu 96 chemische Substanzen auf einer Mikrotiter-Platte gleichzeitig darauf hin zu überprüfen, ob sie für Keim-Isolate oder Zelllinien eine Energiequelle darstellen oder eventuell antibiotisch wirksam sind", informiert der Mikrobiologe Dr. Johannes Sikorski. „In kurzen Abständen von 15 Minuten wird überprüft, wie sich die Intensität der Farbstoffbildung verändert. So werden hochinformative sogenannte „Respirationskinetiken" gemessen, deren Kurvenverlauf oft einer typischen bakteriellen Wachstumskurve ähnelt. Bei einer Messung über vier Tage können bei einem einzigen Experiment knapp 2000 Kurven mit je etwa 380 Messwerten aufgenommen werden.

In der Form des Kurvenverlaufes sind wertvolle biologische Informationen enthalten, wie etwa über Beginn, Stärke und Intensität einer physiologischen Reaktion."

Um diese Daten zu nutzen, entwickelte jetzt ein interdisziplinäres Team aus Mikrobiologen, Pflanzenbiotechnologen und Bioinformatikern der DSMZ ein neues Softwarepaket auf der Basis der freien Programmierumgebung R (www.r-project.org). „Die bisherige Analyse-Software vom Hersteller Biolog war nur sehr bedingt dazu geeignet, diese Fülle an hochdimensionalen Daten graphisch und statistisch auszuwerten", erläutert Dr. Markus Göker, der Bioinformatiker, der das ‚opm‘-Paket programmiert hat. „Die meisten Anwender analysieren die Daten bisher bezogen darauf, ob eine Reaktion überhaupt stattfindet oder nicht. Damit werden viele wertvolle Daten und somit aussagekräftige Informationen verworfen."

„Das neue ‚opm‘- Paket ermöglicht eine umfassende Auswertung der Kurvenkinetiken mit mehreren hochauflösenden Formen der graphischen Analyse. Durch das sogenannte „Bootstrapping-Verfahren" kann auch untersucht werden, inwieweit einzelne Kurven voneinander signifikant verschieden sind. Die wirkliche Stärke von ‚opm‘ liegt jedoch darin, alle gewünschten Analyse-Richtungen für alle Teile des umfassenden Datensatzes zu ermöglichen", sagt Dr. Markus Göker.

„Der Anwender kann nahezu unbegrenzt Metadaten zu den untersuchten Organismen oder experimentellen Bedingungen in ‚opm‘ einpflegen. Vielfältige Such- und Auswahlfunktionen zu Rohdaten, Kurvenparametern und Metadaten erlauben es, spezifische Fragestellungen an den Datensatz gezielt zu verfolgen", führt die Pflanzenbiotechnologin Lea Vaas weiter aus. „Mit dem ‚opm‘-Softwarepaket entstehen daher zukünftig vielfältige Möglichkeiten für ein innovatives Design von Versuchen. Untersuchungen zum Stoffwechsel und Genfunktionen von Mikroorganismen, wie Gen-Defekte von regulatorischen Enzymen, oder auch die Reaktion von Krebszellen auf Anti-Krebs-Agenzien, könnten nun mit dem OmniLog Phenotype MicroArray-System erheblich besser analysiert werden."

Barry R. Bochner, Ph.D., Präsident, CEO & CSO des Herstellers Biolog freut sich über die erfolgreiche Kooperation mit dem Leibniz-Institut DSMZ und betont: „Das neu entwickelte ‚opm‘-Paket der Forscher des Leibniz-Instituts DSMZ kann die Anwendungsbreite und Aussagekraft von Biolog-Untersuchungen deutlich erweitern und verbessern und damit unseren Anwendern entscheidende Vorteile in ihrer Forschung bieten."

Originalpublikation:
Lea A. I. Vaas, Johannes Sikorski, Victoria Michael, Markus Göker, Hans-Peter Klenk: Visualization and Curve-Parameter Estimation Strategies for Efficient Exploration of Phenotype Microarray Kinetics. PloS ONE 7(4): e34846, 2012

http://www.dsmz.de/

 

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