FWF LDA - Hochdurchsatzerkennung von Lipidstrukturen in LC-MS/MS Daten

Hochdurchsatzerkennung von Lipidstrukturen in LC-MS/MS Daten Problembeschreibung: LC-MS/MS Daten erlauben die Aufklärung struktureller Eigenschaften der Lipidmoleküle. Aus diesen Daten sind die Fettsäureketten sowie in vielen Fällen auch deren regiospezifische Position ableitbar. Jedoch können sich die MS/MS Spektren ein und desselben Lipids sehr unterscheiden, da die Fragmentierung von der Massenspektrometrie, von der MS/MS Kollisionsenergie, der Ladung des Moleküls und den Adduktionen abhängt. Aufgrund dieser Spektrendiversität gibt es keine universell einsetzbar Bioinformatiksoftware für die automatisierte Analyse von LC-MS/MS Daten für Lipide. Projektziele: Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer vielseitig- und universell einsetzbaren Methode für die automatisierte Ermittlung der Struktur von Lipiden anhand von LC-MS/MS Daten, die auch für komplexe Lipidproben einsetzbar ist. Die Methode soll durch den Endnutzer einfach an unterschiedliche Massenspektrometer und experimentelle Bedingungen adaptiert werden können. Hierfür ist die Entwicklung einer Sprache zur Beschreibung der unterschiedlichen MS/MS Fragmentierungsspektren geplant. Basierend auf dieser Beschreibungssprache identifiziert ein neuartiger Algorithmus die Lipide und deren strukturellen Aufbau. Die Leistungsfähigkeit der Methode wird sowohl anhand von Proben bekannter Zusammensetzung als auch anhand von komplexen biologischen Proben evaluiert. Weiters soll eine graphische Benutzeroberfläche für eine benutzerfreundliche visuelle Definition der Identifizierungsregeln entwickelt werden, wobei zusätzliche vordefinierte Regeln für die am häufigsten eingesetzten Massenspektrometer zur Verfügung gestellt werden sollen. Stand der Forschung: Für die Auswertung von MS/MS Lipiddaten gibt es momentan nur eine handvoll von Softwaretools, die entweder die Vorteile der Flüssigkeitschromatographie nicht nützen oder nur für eine ganz spezielle Lipidklasse oder ein spezielles experimentelles Setup anwendbar sind. Außerdem ist eine Erweiterung der Anwendungen durch die Endbenutzer nicht möglich. Wissenschaftliche Bedeutung: Die Analyse von LC MS/MS Daten liefert in einem einzigen Experiment umfangreiche und detaillierte Informationen über das Lipidom einer komplexen biologischen Probe. Die Implementierung einer universell einsetzbaren Software für die automatisierte Analyse dieser Daten wird die Lipidforschung entscheidend beschleunigen. Dadurch wird eine globale Charakterisierung des Lipidoms und dessen Änderungen bei unterschiedlichen physiologischen und/oder pathologischen Bedingungen im Hochdurchsatz ermöglicht, wodurch tiefere Einblicke in die zugrundeliegenden Prozesse einfacher, schneller und mit geringerem Personalaufwand zugänglich werden. Methoden, Personal und Zeitplan: Das dreijährige Projekt wird von G. Thallinger, Leiter der Bioinformatik am IGB (TU Graz), koordiniert. Der MS-Analytiksoftware erfahrene Senior Postdoc J. Hartler entwickelt die geplanten Methoden und die Software. MS Experimente und Usability Tests werden von M. Trötzmüller, einem erfahrenen Massenspektrometriker, durchgeführt. Er wird von H. Köfeler, dem Leiter der international renomierten Core Faciltiy Lipidomics am ZMF (MU Graz), betreut. Biologische Experimente werden von G. Hämmerle (IMB, KFU Graz) durchgeführt. Für den Test der neuen Methoden auf verschiedenen MS Geräten arbeiten wir mit M. Wakelem (Babraham Institute, Cambridge, UK) und G. Rechberger (IMB, KFU Graz) zusammen.