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Modellierung der caninen Segmentierungsuhr

Recapitulation of the canine segmentation clock

Georg Csukovich (ORCID: 0000-0001-5615-666X)
  • Grant-DOI 10.55776/J4893
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.01.2025
  • Projektende 31.12.2027
  • Bewilligungssumme 209.750 €

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (55%); Veterinärmedizin (45%)

Keywords

    Segmentation Clock, Developmental Tempo, Tail Length, Vertebral Malformation, Dogs

Abstract

Embryonen von verschiedenen Tieren entwickeln sich unterschiedlich schnell. Die Entwicklung eines menschlichen Embryos dauert ungefähr 2 Monate, die eines Maus- Embryosdagegen nur 15 Tage. EinbestimmtesGenmuster,diesogenannte Segmentierungsuhr, steuert dabei, wie und wann sich die Körpersegmente bilden. Dieses Genmuster ist besonders geeignet, um die Geschwindigkeit der Entwicklung zu untersuchen. Bisher wurde gezeigt, dass die Segmentierungsuhr mit der Entwicklungsdauer bei sechs Säugetierarten übereinstimmt, einem System, das als "Stammzellen-Zoo" bezeichnet wird. Wir möchten nun Hunde als erste mittelgroße Tiere zu diesem "Stammzellen-Zoo" hinzufügen, um ihre Segmentierungsuhr mit Hilfe induziert pluripotenter Stammzellen zu untersuchen. Verschiedene Hunderassen besitzen durch gezielte Züchtung sehr unterschiedliche Merkmale. Diese Unterschiede wurden bisher jedoch noch nicht in Labor-Modellen berücksichtigt. Wir planen, gezielt Mutationen einzuführen, die mit Problemen in der Wirbelsäule und mit kurzen Ruten zusammenhängen und wahrscheinlich mit der Segmentierungsuhr zu tun haben. So können wir besser verstehen, wann in der Entwicklung diese Probleme auftreten und ob sie die Segmentierungsuhr beeinflussen. Zusätzlich wollen wir mithilfe von Genom-Daten nach neuen Mutationen suchen, die mit kurzen Ruten bei Hunden verbunden sind. Diese Mutationen werden wir anschließend im Segmentierungsuhr-Modelluntersuchen,um herauszufinden, ob diese maßgeblich beeinflussen.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Dresden - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Suvi Mäkeläinen, Swedisch University of Agricultural Sciencs - Schweden

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