Technological advances have greatly enhanced our ability to study the microbiome and its interactions with the host on a genomic level. However, inconsistencies in wet lab protocols and analysis pipelines can impact the comparability and reproducibility of research findings, making it difficult to draw reliable conclusions and replicate experiments. Moreover, confounding factors such as diet, lifestyle, and antibiotic use hinder establishing links between microbiome features and disease signals. Using different case studies for addressing technical and analytical problems, this dissertation underscores the critical importance of standardization, confounder analysis, and translational animal models in advancing our understanding of the microbiome and its implications for human health. This thesis employed qualitative and quantitative methods to address these challenges. These methods provided insights into the factors contributing to variability. Moreover, statistical tools were applied to disentangle populations and investigate the effects of clinical, lifestyle, and experimental factors on gut and sputum microbiota. Furthermore, the translatability of knowledge gained from human studies to animal models was demonstrated through the presented PDE3A mutations model. Key findings from this research demonstrate that preanalytical factors, such as DNA extraction and collection protocols, can significantly influence the diversity and distribution of bacterial taxa. Extraction protocols emerged as a significant technical confounder akin to individual donor identity. Human read contamination and adapting pipelines for low biomass samples like sputum are also considered. A study on the sputum microbiome exemplifies the need for confounder-aware statistics in a clinical cohort, in which the effects of HIV and COPD status, antiviral treatment, medication, and lifestyle were disentangled. The developed protocols and applied tools hold potential for diverse study settings from preclinical to clinical. The established animal model, combined with the acquired knowledge of preanalytical factors and confounder analysis, poses a robust platform for future research on the role of the microbiota in hypertension.
Die jüngsten technologischen Fortschritte haben unsere Möglichkeiten zur Untersuchung der Wirts-Mikrobiom-Interaktionen erheblich verbessert. Unstimmigkeiten in den Arbeitsabläufen sowohl im Labor als auch bei der Analyse stellen jedoch Herausforderungen für Forscher*innen dar. Diese treten besonders im Hinblick auf die Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen auf. Zusätzlich erschweren Störfaktoren wie z.B. die Medikation der Patient*innen die verlässliche Identifikation von Zusammenhängen zwischen mikrobiellen Taxa und Krankheitssignalen. Daher ist das Ziel dieser Dissertation, die Bedeutung der Standardisierung in der Mikrobiomforschung anhand von zwei unterschiedlichen Probenmatrizen (Feces und Sputum) hervorzuheben. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit, das komplexe Thema der Störfaktoren in der Mikrobiomforschung behandelt. Durch eine Kombination qualitativer und quantitativer Methoden werden Einblicke in die Faktoren, die zur Variabilität im Mikrobiom beitragen, ermöglicht. Darüber hinaus bieten diese Methoden Instrumente, die zur Entflechtung der Faktoren genutzt werden können. Zuletzt wurde die Übertragbarkeit, der aus Humanstudien gewonnenen Erkenntnisse auf Tiermodelle anhand des vorgestellten PDE3A-Mutationsmodells demonstriert. Die zentralen Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass präanalytische Faktoren wie Extraktions- und Sammelprotokolle die Vielfalt und Verteilung der Bakterientaxa erheblich beeinflussen. Die Extraktionsprotokolle erwiesen sich als wichtige technische Störfaktoren, ähnlich der Identität der Patient*innen. Statistische Methoden zur Kontrolle dieser Störfaktoren erwies sich als wirksam, um die komplexen Einflüsse auf das Mikrobiom gesunder Personen zu entschlüsseln. Ein weiteres wichtiges Ergebnis zeigt, dass bei der Analyse von Proben mit geringer Biomasse, wie z. B. Sputum Kontamination durch menschliche DNA berücksichtigt werden müssen. Der Einsatz von statistischen Methoden zur Störfaktor Analyse erwies sich ebenfalls als essentiell um die Auswirkungen des HIV- und COPD-Status, der antiviralen Behandlung und der Medikation auf das Sputum Mikrobiome zu entflechten. Die entwickelten Protokolle haben das Potenzial, als universelle Methoden für unterschiedliche Fragestellungen eingesetzt zu werden, die sowohl präklinische als auch klinische Studien umfassen. Die in der Dissertation etablierten Tiermodelle bieten in Verbindung mit dem erworbenen Wissen über präanalytische Faktoren und der Analyse von Störfaktoren eine solide Plattform für die künftige Erforschung des Bluthochdrucks. Es bietet die Möglichkeit, neue therapeutische Ansätze zu identifizieren und die komplizierten Beziehungen zwischen Wirtsgenetik, Umweltfaktoren und Mikrobiom zu erforschen. Diese Dissertation zeigt somit die entscheidende Bedeutung von Standardisierung, Störfaktorenanalyse und translationalen Tiermodellen, um unser Verständnis der Wirts-Mikrobiom-Interaktionen voranzutreiben.
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