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Rückkopplungsschleifen der Fettzelldifferenzierung im Visier

Feedback Loops of Adipogenesis Targeted (FAT)

Robert Ahrends (ORCID: 0000-0003-0232-3375)
  • Grant-DOI 10.55776/P33298
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.03.2020
  • Projektende 31.12.2023
  • Bewilligungssumme 321.615 €

Wissenschaftsdisziplinen

Chemie (40%); Informatik (10%); Klinische Medizin (50%)

Keywords

    Adipogenesis, PPARG, Lipidomics, Feedback, Multiomics

Abstract

Die Fettsucht-Pandemie ist zu einem der wichtigsten globalen Gesundheitsprobleme geworden und verursacht eine jährliche Gesundheitsbelastung von 2 Milliarden Euro. Um den Ursprung einer erhöhten oder verringerten Fettzellenproduktion aufzudecken und neue Behandlungsstrategien zu entwickeln, ist ein umfassendes Verständnis des zugrundeliegenden Regulierungsmechanismus unerlässlich. Bisher konzentrierte sich die Untersuchung der Signalwege in der Fettzelldifferenzierung weitgehend auf einzelne Molekülklassen (z. B. mRNA oder Protein), ohne dabei ein höheres Maß an Netzwerkkonnektivität zu berücksichtigen - wie z. B. Rückkopplung und Kreutz-Kommunikation zwischen verschiedenen Molekülschichten (z. B. Lipiden, Metaboliten und Proteinen). Es wird jedoch immer offensichtlicher, dass die komplexen Signalnetze nur im Rahmen von Stoffwechselkontrolle vollständig verstanden werden können. Ziel dieses Antrages ist es daher das metabolische Netzwerk der Fettzelldifferenzierung zu entschlüsseln, um zu verstehen, wie kleine Moleküle die Anzahl der Fettzellen während der Fettzelldifferenzierung steuern können.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Wien - 100%

Research Output

  • 219 Zitationen
  • 7 Publikationen
  • 1 Künstlerischer Output
  • 1 Methoden & Materialien
Publikationen
  • 2022
    Titel Guiding the choice of informatics software and tools for lipidomics research applications
    DOI 10.1038/s41592-022-01710-0
    Typ Journal Article
    Autor Ni Z
    Journal Nature Methods
    Seiten 193-204
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Goslin 2.0 Implements the Recent Lipid Shorthand Nomenclature for MS-Derived Lipid Structures
    DOI 10.1021/acs.analchem.1c05430
    Typ Journal Article
    Autor Kopczynski D
    Journal Analytical Chemistry
    Seiten 6097-6101
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Recommendations for good practice in MS-based lipidomics
    DOI 10.1016/j.jlr.2021.100138
    Typ Journal Article
    Autor Köfeler H
    Journal Journal of Lipid Research
    Seiten 100138
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Targeted Phosphoinositides Analysis Using High-Performance Ion Chromatography-Coupled Selected Reaction Monitoring Mass Spectrometry
    DOI 10.1021/acs.jproteome.1c00017
    Typ Journal Article
    Autor Cheung H
    Journal Journal of Proteome Research
    Seiten 3114-3123
    Link Publikation
  • 2020
    Titel Targeted Omics: Finding the Needle
    DOI 10.1002/pmic.201900024
    Typ Journal Article
    Autor Coman C
    Journal PROTEOMICS
  • 2023
    Titel Accurate Sphingolipid Quantification Reducing Fragmentation Bias by Nonlinear Models
    DOI 10.1021/acs.analchem.3c02445
    Typ Journal Article
    Autor Troppmair N
    Journal Analytical Chemistry
    Seiten 15227-15235
    Link Publikation
  • 2023
    Titel LipidSpace: Simple Exploration, Reanalysis, and Quality Control of Large-Scale Lipidomics Studies
    DOI 10.1021/acs.analchem.3c02449
    Typ Journal Article
    Autor Kopczynski D
    Journal Analytical Chemistry
    Seiten 15236-15244
    Link Publikation
Künstlerischer Output
  • 2023 Link
    Titel Lipid quantification & data visualization
    Typ Artwork
    Link Link
Methoden & Materialien
  • 2023
    Titel Model for Sphingolipid quantification; Assay to analyze >300 signaling lipids
    Typ Technology assay or reagent
    Öffentlich zugänglich

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