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Titel:Modeling the spatio-temporal organization and segregation of bacterial chromosomes
Autor:Geisel, David
Weitere Beteiligte: Lenz, Peter (Prof. Dr.)
Veröffentlicht:2021
URI:https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2021/0467
DOI: https://doi.org/10.17192/z2021.0467
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2021-04673
DDC:530 Physik
Publikationsdatum:2022-02-03
Lizenz:https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/

Dokument

Schlagwörter:
Computational Physics, Computergestützte Physik, Monte-Carlo-Simulationen, Maschinelles Lernen, Biophysics, DNA, Monte Carlo Simulations, Biophysik, Machine Learning, Data Science, Molecular Dynamics, Molekulardynamik, DNS, Datenwissenschaft, DNA

Summary:
This work examined the spatio-temporal organization and segregation of bacterial DNA in order to investigate the fundamental processes regulating the inheritance of genetic material and the proliferation of life. For the investigation of the spatio-temporal organization of genetic material in the cell fundamental physical principles were used in this work. The aim was to use concepts of polymer physics to formulate physical models of the complex biological reality. These models were evaluated in computer simulations and compared with experimental data. In the first project of this thesis, the spatial organization of DNA in multipartite bacteria (= bacteria with multiple replicons) was investigated. The results of this work reveal high order of spatial organization even for multipartite bacteria. The organization could be reproduced using a physical model of compacted DNA and geometric constraints on individual genes. Furthermore, it was possible to make accurate predictions for different mutants and to predict interactions between replicons with the developed model. The second project focused on the study of simultaneous replication and segregation of bacterial DNA. Segregation patterns of the ori were analyzed in the model organism Bacillus subtilis. Using Molecular Dynamics simulations, it was shown that entropic segregation of chromosomes is a plausible mechanism for the segregation of genetic material that would also explain the observed variability in the experimental data. The model of entropic segregation of bacterial chromosomes was extended in the third project by the implementation of additional segregation mechanisms, so that a large data set of different trajectories of the ori through the cell could be generated. Thus, machine learning models could be used to classify the different segregation movements. The evaluation of the predictions showed very good results and encourages future classification of experimental data based on the developed models. This work is intended to provide new perspectives on the organization of DNA in the bacterial cell as well as a better understanding of the physical basis of cellular processes.

Zusammenfassung:
Thema dieser Arbeit war die Untersuchung der raum-zeitlichen Organisation und Segregation der bakteriellen DNA, um die grundlegenden Prozesse zu analysieren, die die Vererbung des genetischen Materials und die Vermehrung des Lebens regulieren. Für die Untersuchungen in dieser Arbeit wurden grundlegende physikalische Prinzipien verwendet. Ziel war es, Konzepte der Polymerphysik zu nutzen, um physikalische Modelle der komplexen biologischen Realität zu formulieren. Diese Modelle wurden in Computersimulationen evaluiert und mit experimentellen Daten verglichen. Im ersten Projekt dieser Arbeit wurde die räumliche Organisation der DNA in multipartiten Bakterien (= Bakterien mit mehreren Replikonen) untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen eine hohe Ordnung der räumlichen Organisation auch für multipartite Bakterien. Die Organisation konnte mit Hilfe eines physikalischen Modells von kompaktifizierter DNA und geometrischen Beschränkungen für einzelne Gene reproduziert werden. Darüber hinaus war es möglich, mit dem entwickelten Modell genaue Vorhersagen für verschiedene Mutanten zu treffen und Interaktionen zwischen Replikonen vorherzusagen. Das zweite Projekt befasste sich mit der Untersuchung der gleichzeitigen Replikation und Segregation von bakterieller DNA. Die Segregationsmuster der ori wurden im Modellorganismus Bacillus subtilis analysiert. Mit Hilfe von Molekulardynamik Simulationen wurde gezeigt, dass die entropische Segregation von Chromosomen ein plausibler Mechanismus für die Segregation von genetischem Material ist, der auch die beobachtete Variabilität in den experimentellen Daten erklären kann. Das Modell der entropischen Segregation bakterieller Chromosomen wurde im dritten Projekt durch die Implementierung zusätzlicher Segregationsmechanismen erweitert, so dass ein großer Datensatz verschiedener Trajektorien der ori durch die Zelle erzeugt werden konnte. So konnten machine learning Algorithmen verwendet werden, um die verschiedenen Segregationsbewegungen zu klassifizieren. Die Auswertung der Vorhersagen zeigte sehr gute Ergebnisse und motiviert zukünftige Klassifizierungen auch von experimentellen Daten auf Basis der entwickelten Modelle. Diese Arbeit soll neue Perspektiven auf die Organisation der DNA in der Bakterienzelle sowie ein besseres Verständnis der physikalischen Grundlagen der zellulären Prozesse ermöglichen.


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