Populationsdynamik und Phylogenie von CRISPR Systemen in prokaryotischen Populationen

01.01.2021 bis 17.07.2022

Die revolutionäre CRISPR/Cas-Technologie zur präzisen Veränderung von Genomen hat ihren Ursprung in den natürlichen CRISPR-Systemen in Bakterien und Archaea. Viele dieser Systeme agieren als ein adaptives Abwehrsystem, das auf spezifische virale Gensequenzen reagieren kann. Darüber hinaus können CRISPR-Systeme die Evolution von Bakterienpopulationen jedoch auch direkt beeinflussen, ohne dass Viren involviert sind.Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Anwendung neuer Modelle für die Evolution von CRISPR in Prokaryoten. Viele wissenschaftliche Arbeiten haben sich bereits mit den koevolutionären Aspekte zwischen Bakterien mit CRISPR und den entsprechenden Viren auseinandergesetzt. Im Gegensatz dazu betrachten wir die intrinsische Evolution von CRISPR-Cas-Systemen in Bakterien und Archaea. Insbesondere möchten wir folgende Fragen beantworten: a) Um spezifische Gensequenzen zu identifizieren, enthält das CRISPR-System einen spacer-array, in dem sogenannte „spacer“ Informationen aus den Zielsequenzen speichern. Da diese spacer in chronologischer Reihenfolge angeordnet sind, bieten sie einen einzigartigen Einblick in die Evolutionsgeschichte der Bakterien. Können wir die beobachteten Muster innerhalb der spacer-arrays erklären und spacer unter Selektion identifizieren?Können wir rekonstruieren wann ein spacer in der Vergangenheit aufgenommen wurde um die Evolution von CRISPR-Cas in Bakterien besser zu verstehen? b) Wenn versehentlich eigene Gensequenzen als Zielsequenz für CRISPR benutzt werden führt dies normalerweise zum Tod des Bakteriums. Daher sind mögliche Ziele im bakteriellen Genom vermutlich unter starkem Selektionsdruck. Können wir die selektive Wirkung von selbst-targetierenden CRISPR-Systemen aus den Genomsequenzen von Bakterien, die CRISPR besitzen, modellieren? c) CRISPR-Systeme, deren spacer Allele innerhalb der Population als Ziel definieren, sind in der Lage, die Rekombination zwischen Bakterienstämmen zu blockieren und können die Verteilung der Gene innerhalb der Population beeinflußen. Außerdem können solche Systeme von Bakterien als offensive Waffe gegen artverwandte Konkurrenten eingesetzt werden. Können wir die Populationsdynamik von CRISPR-arrays verstehen, die die Häufigkeit von bakteriellen Genen modifizieren? Sind künstliche CRISPR-Systeme eine vielversprechende anti-bakterielle Behandlung? Wir werden diese Fragen mit mathematischen Methoden und Ansätzen aus der Bioinformatik untersuchen.