Micro-Components

Phänotyp-Analysen

DSMZ entwickelt innovative Software für Biolog-System
Ein interdisziplinäres Team aus Mikrobiologen, Pflanzenbiotechnologen und Bioinformatikern des Leibniz-Instituts DSMZ-Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen GmbH 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.

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 stellen eine Lösung dar. 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 daraufhin zu überprüfen, ob sie für Keim-Isolate oder Zelllinien eine Energiequelle darstellen oder eventuell antibiotisch wirksam sind“, erläutert 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.“

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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 (http://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.“

Auswertung der Kurvenkinetiken

„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.“

Analyse von OmniLog® Phenotype Microarray- Daten

Das Phenotype-MicroArray-(OmniLog PM-)System ist in der Lage, eine große Zahl von Phänotypen gleichzeitig aufzuzeichnen, indem es die Atmung eines Organismus im zeitlichen Verlauf auf verschiedenen Substraten misst. Das phänotypische Verhalten von einzelligen Lebewesen wie Bakterien, Pilzen und tierischen Zellkulturen gegenüber bis zu 2000 Umweltbedingungen, eingeteilt in Mikrotiterplatten mit je 96 Fel-dern, kann mit dem System untersucht werden.

Das opm-Paket für die freie statistische Softwareumgebung R bietet Funktionen für das Speichern der Kinetiken, deren Aggregierung in Kurvenparameter, die Integration zugehöriger Metadaten über die Organismen und experimentellen Bedingungen sowie Methoden für die grafische und statistische Analyse dieser hochkomplexen Datensätze an.

Das Paket kann 95%-Konfidenzintervalle und speziell angepasste „Heatmaps“ berechnen, um die geschätzten Kurvenparameter zu vergleichen. Diese können auch diskretisiert und für die phylogenetische Analyse mit externer Software exportiert werden. Berichte für taxonomische Zeitschriften wie IJSEM können ebenfalls automatisch berechnet werden.

Export und Import im YAML-Format erleichtert dern Datenaustausch zwischen verschiedenen Laboratorien. Die vom OmniLog® reader erzeugten CSV-Dateien können nicht nur leicht importiert, sondern auch automatisch in großer Zahl konvertiert werden.

Das Paket kann vom CRAN-Verzeichnis heruntergeladen werden. Ein Datenblatt fasst die wesentlichen Eigenschaften des Pakets zusammen.

Die DSMZ bietet auch die Erzeugung von „Phenotype Microarray“-Daten und deren Analysen im Haus an. Ihre Seite über die phänotypische Charakterisierung enthält mehr Details dazu.

Originalpublikation

PloS ONE 7(4): e34846, 2012; http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0034846.

Kontakt:
Dr. Johannes Sikorski (Johannes.Sikorski@dsmz.de, Tel. 0531/2616-111).

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