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Analysis von Virulenz-Faktoren in Ustilago maydis

Analysis of secreted virulence - factors of Ustliago maydis

Armin Djamei (ORCID: 0000-0002-8087-9566)
  • Grant-DOI 10.55776/J2756
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.10.2007
  • Projektende 29.02.2008
  • Bewilligungssumme 62.150 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (100%)

Keywords

    Ustilago maydis, Plant Pathogen Interaction, Virulence Factor, Secreted Proteins, Cutinase, Cuticle

Abstract

Ustilago maydis ist ein biotropher Pilz der die Beulenbrandkrankheit in Mais verursacht. In den letzten 15 Jahren hat sich U. maydis zum einzigen Modellorganismus für pflanzenpathogene Basidiomyceten entwickelt. Sein Genom wurde kürzlich vollständig sequenziert und genomweite Expressionsanalysen führten zur Identifikation von Gen-clustern die für neuartige sekretierte Proteine codieren, die eine entscheidende Rolle für den Infektionsprozess haben. Im vorliegenden Projekt sollen zwei dieser Virulenzfaktoren und ihre mögliche Wechselwirkung mit der Wirtspflanze näher untersucht werden. Erste bioinformatische Vorarbeiten deuten darauf hin, dass es sich bei den zwei Virulenzfaktoren wahrscheinlich um Cutinasen handelt. Eine Gruppe von Esterasen die möglicherweise dem Pilz beim Eindringen durch die schützende Kutikula der Pflanze hilft und daher eine wichtige Rolle in der frühen Phase des Infektionsprozesses durch den Pilz spielt. Cutinasen sind auch für die angewandte Forschung ein interessantes Feld, da sie wie einige Vorarbeiten zeigen das Potential haben Plastik in seine Grundbausteine zu zerlegen und damit bei der Abfallverwertung zukünftig nutzbar gemacht werden könnten [1, 2]. Des Weiteren soll die Rolle der Pflanze als möglicher Signalgeber und Auslöser für die Expression dieser Virulenzfaktoren untersucht werden. Ein Schwergewicht dieser Arbeiten soll darauf gelegt werden, die beteiligten Faktoren, die die Expression der Virulenzfaktoren in U. maydis kontrollieren, zu identifizieren und ihre Aktivierung zu verstehen.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 10%
  • Max Planck-Institut - 100%

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