Untersuchung der nanos-mRNA-Regulation in Drosophila und Softwareentwicklung für die Auswertung von Cross-Linking/MS-Analysen

Abstract

Während der frühen Embryogenese ist die Translationsrepression maternaler mRNAs wichtig für die korrekte Entwicklung. Die Repression der nanos-mRNA ist für die Ausbildung der anterior-posterior-Achse in Drosophila essentiell und wird vermittelt vom Smaug-Protein, welches an Smaug-Erkennungsstellen im nanos-Transkript bindet. In einer detaillierten massenspektrometrischen Analyse wurden sowohl bekannte als auch unbekannte Bestandteile des Smaug-abhängigen Repressor-Komplexes identifiziert. Die superstöchiometrische Bindung eines heterooligomeren Komplexes könnte unter anderem die ungewöhnliche Stabilität des Repressor-Komplexes erklären. Cross-Linking in Kombination mit Massenspektrometrie ist eine vielseitige Methode zur Analyse von Protein-Netzwerken oder Proteinstrukturen. Dabei stellt die bioinformatische Auswertung der komplexen Datensätze das Hauptproblem dar, welches durch spezialisierte Software gelöst werden muss. Zwei Programme werden in dieser Arbeit vorgestellt, StavroX und MeroX, welche die Analyse von Cross-Linking/MS-Analysen automatisieren und damit drastisch vereinfachen.

Translational repression of maternal mRNAs is an essential regulatory mechanism during early embryonic development. Repression of the Drosophila nanos mRNA, required for the formation of the anterior-posterior body axis, depends on the protein Smaug binding to two Smaug recognition elements in the nanos transcript. A comprehensive mass-spectrometric analysis of the repressor complex identified known and unanticipated components. Superstochiometric binding of a heterooligomeric protein complex along the nanos-mRNA might explain the unusually stable, Smaug-dependent translational repression. Cross-linking in combination with mass spectrometry is a versatile tool that can be used to analyse protein-protein networks or protein structures in solution. Bioinformatic analysis of the complex samples presents the bottleneck of this technique and might be overcome by specialized software tools. Two software tools, presented in this thesis, StavroX and MeroX, can be used to automatically analyse cross-linking/MS datasets with high efficiency and low false discovery rates.