Cell fate decisions and transcriptional regulation in single cells at high temporal resolution:
RNA ist ein zentrales Molekül in der Zelle und essentiell für ihre Lebensfunktionen. Die durchschnittliche Halbwertszeit von RNA-Molekülen limitiert jedoch die zeitliche Auflösung herkömmlicher RNA-Sequenzierung, da geringe Änderungen im Transkriptom kaum zu erkennen sind, bis eine gewisse Anzahl an...
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| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Berlin
[2024?]
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | kostenfrei |
| Zusammenfassung: | RNA ist ein zentrales Molekül in der Zelle und essentiell für ihre Lebensfunktionen. Die durchschnittliche Halbwertszeit von RNA-Molekülen limitiert jedoch die zeitliche Auflösung herkömmlicher RNA-Sequenzierung, da geringe Änderungen im Transkriptom kaum zu erkennen sind, bis eine gewisse Anzahl an Molekülen akkumuliert. Durch metabolische Markierung von RNA (SLAMseq) kann die Auflösung deutlich erhöht werden. Hierfür werden der Probe markierte Nucleotide (4sU/4sUTP) zugesetzt, die dann zufällig in neu transkribierte RNA inkorporiert werden und eine Unterscheidung zwischen ‚neuer‘ und ‚alter‘ RNA erlauben. In dieser Arbeit werden eine der ersten Einzelzell-SLAMseq-Methoden, die dazugehörige Datenanalyse-Software sowie drei Anwendungen der entwickelten Methoden vorgestellt. Die erste Anwendung verwendet Einzelzell-SLAMseq, um zwischen maternaler (alter) und zygotischer (neuer) RNA in sich entwickelnden Zebrafischembryos bis zur Gastrulation zu unterscheiden. Im Rahmen des Projekts entstand der erste Einzelzell-SLAMseq-Datensatz in einem vollständigen Wirbeltier, der es außerdem erlaubt, im Vorfeld identifizierten lokalisierten maternalen Transkripten zeitlich zu folgen. Diese – vorher uncharakterisierten –Transkripte wurden während der Gastrulation in den Keimzellen angereichert gefunden, was Rückschlüsse auf ihre mögliche Funktion erlaubt. Die zweite Anwendung konzentriert sich auf die neu transkribierte RNA und verwendet (Einzelzell-)SLAMseq, um Transkripte, die in Reaktion auf Stress während der Probenaufbereitung hergestellt wurden, zu identifizieren und rechnerisch zu entfernen. Die Vorteile der Methode werden in mehreren Systemen und Geweben (Mausherz, Zebrafischlarve, Maus-Microglia) demonstriert. [...] Englische Version: RNA is a central molecule in the cell and essential to its life functions. With the average RNA half life being multiple hours, regular RNA sequencing has an intrinsic limit on temporal resolution, where small changes in the transcriptome are not picked up until a certain amount of transcripts has build up. This resolution can be greatly improved using RNA metabolic labelling (SLAMseq), where labelled nucleotides (4sU/4sUTP) are added to the samples. These nucleotides are randomly incorporated into nascent transcripts and allow distinction between RNA produced before and after introduction of the labelling agent. This thesis presents one of the first high throughput single cell SLAMseq protocols, an accompanying computational pipeline for data analysis as well as three applications for the developed methods. The first application uses single cell SLAMseq to distinguish between maternal (unlabelled) and zygotic (labelled) transcripts in early zebrafish development (up to mid-gastrulation). This project generated the first single cell SLAMseq dataset in a whole vertebrate. Additionally the data allows to follow a previously discovered set of vegetally localised maternal transcripts in time and determine that these specific transcripts are mainly enriched in the primordial germ cells at gastrulation, therefore ascribing a potential function to a set of so far uncharacterised genes. The second application focuses on newly transcribed RNA and uses (single cell) SLAMseq as a technique to identify and remove transcripts generated in response to sample preparation stress. The method’s benefits are demonstrated in multiple systems and tissues, among them mouse cardiomyocytes, zebrafish larvae and mouse microglia. [...] |
| Beschreibung: | Tag der mündlichen Prüfung: 15.05.2024 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache |
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| spelling | Neuschulz, Anika Verfasser (DE-588)1331717388 aut Cell fate decisions and transcriptional regulation in single cells at high temporal resolution von M.Sc. Katrin Anika Elisabeth Neuschulz Berlin [2024?] xx, 205 Seiten Illustrationen, Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Tag der mündlichen Prüfung: 15.05.2024 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache Dissertation Humboldt-Universität zu Berlin 2024 RNA ist ein zentrales Molekül in der Zelle und essentiell für ihre Lebensfunktionen. Die durchschnittliche Halbwertszeit von RNA-Molekülen limitiert jedoch die zeitliche Auflösung herkömmlicher RNA-Sequenzierung, da geringe Änderungen im Transkriptom kaum zu erkennen sind, bis eine gewisse Anzahl an Molekülen akkumuliert. Durch metabolische Markierung von RNA (SLAMseq) kann die Auflösung deutlich erhöht werden. Hierfür werden der Probe markierte Nucleotide (4sU/4sUTP) zugesetzt, die dann zufällig in neu transkribierte RNA inkorporiert werden und eine Unterscheidung zwischen ‚neuer‘ und ‚alter‘ RNA erlauben. In dieser Arbeit werden eine der ersten Einzelzell-SLAMseq-Methoden, die dazugehörige Datenanalyse-Software sowie drei Anwendungen der entwickelten Methoden vorgestellt. Die erste Anwendung verwendet Einzelzell-SLAMseq, um zwischen maternaler (alter) und zygotischer (neuer) RNA in sich entwickelnden Zebrafischembryos bis zur Gastrulation zu unterscheiden. Im Rahmen des Projekts entstand der erste Einzelzell-SLAMseq-Datensatz in einem vollständigen Wirbeltier, der es außerdem erlaubt, im Vorfeld identifizierten lokalisierten maternalen Transkripten zeitlich zu folgen. Diese – vorher uncharakterisierten –Transkripte wurden während der Gastrulation in den Keimzellen angereichert gefunden, was Rückschlüsse auf ihre mögliche Funktion erlaubt. Die zweite Anwendung konzentriert sich auf die neu transkribierte RNA und verwendet (Einzelzell-)SLAMseq, um Transkripte, die in Reaktion auf Stress während der Probenaufbereitung hergestellt wurden, zu identifizieren und rechnerisch zu entfernen. Die Vorteile der Methode werden in mehreren Systemen und Geweben (Mausherz, Zebrafischlarve, Maus-Microglia) demonstriert. [...] Englische Version: RNA is a central molecule in the cell and essential to its life functions. With the average RNA half life being multiple hours, regular RNA sequencing has an intrinsic limit on temporal resolution, where small changes in the transcriptome are not picked up until a certain amount of transcripts has build up. This resolution can be greatly improved using RNA metabolic labelling (SLAMseq), where labelled nucleotides (4sU/4sUTP) are added to the samples. These nucleotides are randomly incorporated into nascent transcripts and allow distinction between RNA produced before and after introduction of the labelling agent. This thesis presents one of the first high throughput single cell SLAMseq protocols, an accompanying computational pipeline for data analysis as well as three applications for the developed methods. The first application uses single cell SLAMseq to distinguish between maternal (unlabelled) and zygotic (labelled) transcripts in early zebrafish development (up to mid-gastrulation). This project generated the first single cell SLAMseq dataset in a whole vertebrate. Additionally the data allows to follow a previously discovered set of vegetally localised maternal transcripts in time and determine that these specific transcripts are mainly enriched in the primordial germ cells at gastrulation, therefore ascribing a potential function to a set of so far uncharacterised genes. The second application focuses on newly transcribed RNA and uses (single cell) SLAMseq as a technique to identify and remove transcripts generated in response to sample preparation stress. The method’s benefits are demonstrated in multiple systems and tissues, among them mouse cardiomyocytes, zebrafish larvae and mouse microglia. [...] 3\p Genregulation (DE-588)4122166-7 gnd 4\p Zebrabärbling (DE-588)4079468-4 gnd 5\p Genexpression (DE-588)4020136-3 gnd 6\p Embryonalentwicklung (DE-588)4070792-1 gnd 7\p RNS (DE-588)4076759-0 gnd Einzelzellsequenzierung zelluläre Stressantwort Gewebedissoziation SLAM-seq metabolische Markierung von RNA maternal-zygotischer Übergang Zebrafischentwicklung Makrophagenaktivierung Immunantwort 4sUTP 4sU single-cell transcriptomics cellular stress response tissue dissociation RNA metabolic labelling maternal-zygotic transition zebrafish development macrophage activation immune response (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Erscheint auch als Neuschulz, Katrin Anika Elisabeth Cell fate decisions and transcriptional regulation in single cells at high temporal resolution Online-Ausgabe urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/29416-8 10.18452/28762 (DE-604)BV049734185 http://edoc.hu-berlin.de/18452/29416 Verlag kostenfrei Volltext 1\p emakn 0,32051 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emakn 2\p emasg 0,76839 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emasg 3\p emagnd 0,25841 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 4\p emagnd 0,14133 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 5\p emagnd 0,10306 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 6\p emagnd 0,07345 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd 7\p emagnd 0,05405 20240626 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emagnd |
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