Charakterisierung von HAD-Phosphatasen mittels massenspektrometrischer Analysen von Knock-out Mutanten aus Bacillus subtilis | Prof. Dr. Markus Fischer und Dr. Boris Illarionov

Bei Bacillus subtilis handelt es sich um einen grampositiven, stäbchenförmigen Endosporenbildner. Das Bakterium dient in der Industrie als Produktionsorganismus für diverse Substanzen, unter anderem für die Produktion von Riboflavin. Im Biosyntheseweg von Riboflavin gibt es einen Reaktionsschritt (Dephosphorylierung von 5-Amino-6(D)-ribitylamino(1H,3H)pyrimidindion-5‘-phosphat) für den noch vor wenigen Jahren kein zuständiges Enzym bekannt war. Durch Vorarbeiten an der HAMBURG SCHOOL OF FOOD SCIENCE wurde festgestellt, dass Mitglieder der s.g. HAD-Superfamilie in der Lage sind diesen Schritt zu katalysieren, insbesondere die Enzyme YcsE, YitU und YwtE. Mit Hilfe der CRISPR-Cas9 Technologie konnten entsprechende Gene im Genom von B. subtilis sowohl einzeln als auch kombinatorisch ausgeknockt werden.

Im Rahmen der zweiten Förderungsperiode (2020) des Projektes, wurden sowohl das Extraktionsverfahren als auch des Trennverfahren (mittels HPLC) von Metaboliten aus B. subtilis weiter optimiert. Eine Substanzbibliothek wurde zusammengestellt, in der Metaboliten (zumeist organische Phosphate) aus möglichst vielen unterschiedlichen Stoffwechselwegen vertreten sind, wobei die Messbarkeit der Standardsubstanzen mit der ausgearbeiteten HPLC-MS Methode sichergestellt wurde. Um die Leistungsfähigkeit der HPLC-MS-Untersuchungen zu steigern wurde eine s.g. Automation Option der Bruker Daltonics DataAnalysis Software benutzt. Diese gibt einem Wissenschaftler die Möglichkeit vorhandene Datensätze nach bestimmten Kriterien automatisch untersuchen zu lassen. Dafür wurden in der Programmiersprache Visual Basic Script (VBS) mehrere Skripte angefertigt mit derer Hilfe man aus dem Konvolut von mehreren Tausenden bzw. Hunderttausenden Signalen unter dem Einsatz diverser Parameter wie m/z, Retentionszeit, Neutral Loss, relative isotopic distribution of chemical species und vielen mehr, Signale für spezifische Substanzen innerhalb von Minuten identifizieren konnte.