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

Projekt: Foschungsprojekt

Projektdetails

Beschreibung

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.
StatusAbschlussdatum
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/07/1330/10/17