Flow-Cytometrie

Flow-Cytometrie

Forschungsthemen

Unsere Arbeitsgruppe untersucht Struktur-Funktionsbeziehungen von Einzelzellen in natürlichen mikrobiellen Gemeinschaften und in klonalen Populationen. Als Messmethode setzen wir die Hochgeschwindigkeitsmethode Flow Cytometrie ein. Für die quantitative Evaluierung cytometrischer Daten haben wir in den letzten Jahren bioinformatische Tools entwickelt (Dalmatiner, CHIC, CyBar, Korrelationsanalysen). Wir quantifizieren mikrobielle strukturgebende und funktionstragende Eigenschaften von Zellen über spezifische Fluoreszenzmarkierungen wie z.B. Chromosomen und Plasmidanzahl oder  Polyphosphat- und PHA-Gehalte. Vitalzustände können ebenfalls bestimmt werden.  Das Konzept von Cytomics als analytischer Ansatz haben wir von der Medizin übernommen und nutzen es, um schnelle Dynamiken mikrobieller Gemeinschaften und Populationen darstellen und interpretieren zu können. Weiterhin sortieren wir Zellen bestimmter Eigenschaften und charakterisieren diese über nachfolgende Omics-Ansätze. Häufige Anwendungen betreffen Untersuchungen funktioneller Eigenschaften von  Subpopulationen aus clonalen Kulturen auf dem Proteinlevel oder taxonomische Zuordnungen für sortierte mikrobielle Subcommunities.
Wir testen und entwicklen On- und Offline-Steuerungsstrategien für biotechnische Prozesse durch Leistungsbeschreibung der Ganzzellkatalysatoren. Anwendungen erfolgen sowohl in Prozessen klonaler Kulturen als auch in Prozessen, die durch mikrobielle Gemeinschaften getrieben werden wie Biogas- und Abwasseranlagen. Ebenso werden mikrobielle Ökosystemleistungen untersucht, insbesondere im Grundwasser und im Boden.

Aktuelle Projekte fragen nach den Ursachen der Heterogenität von Zellen in klonalen Populationen in biotechnischen Produktsynthesen. Des Weiteren steht die Anwendung und Weiterentwicklung bioinformatischer Tools zur Auswertung cytomischer Datensätze im Fokus unserer Arbeiten. Wir verwenden diese Tools zur Dokumentation und Interpretation der schnellen Dynamiken mikrobieller Gemeinschaften in Bioreaktoren, aber auch in der Umwelt.


AG Flow Cytometry

Bioinformatische Tools

Natural microbial systems are highly dynamic due to the short generation times of the comprised organisms and their rapid and distinct reactions to changing environments. Microbial flow cytometry approaches are capable techniques for following such community dynamics in a fast and inexpensive way. Newly developed bioinformatics tools not only enable quantification of single cell dynamics, they also make nearly on-line evaluation of community attributes possible, enable interpretation of community trends, and reveal possible constraints that influence community structure and function. Microbial flow cytometry is poised to make the microbial cytome accessible for ambitious ecosystem studies. Functions of cells within the cytome can be determined either by cell sorting in combination with other -omics.

Zytometrische Datensätze ("cytometric fingerprints") von komplexen mikrobiellen Gemeinschaften können mithilfe der folgenden vier Tools ausgewertet werden:

Dalmatian Plot
Cytometric Histogram Image Comparison (CHIC)
Cytometric Barcoding (CyBar)
FlowFP    


Aktuelle Forschung


Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des BMWi – Kooperationsnetzwerke, Aktenzeichen: 16KN043222, ABOS – Entwicklung einer Abfall-Biogas-Online-Steuerung zur effektiven Überwachung des Vergärungsprozesses, Teilprojekt UFZ: ABOS – Prozesssimulation: 170 K€
(responsible: Susann Müller)
1.8.2015-31.01.2019

BMBF: Bundeshaushalt, Einzelplan 30, Kapitel 3005, Titel 68330
Aktenzeichen: 031A616K, Wissensbasierte Prozessintelligenz – Neue Wege zu stabilen Bioprozessen, Teilprojekt K, Total: 20 Mio
Partec/Sysmex in Parterschaft mit UFZ: 193 k€
(responsible: Sysmex/Partec)
1.2.2015-31.1.2018

BMEL-FNR: Förderschwerpunkt: Mikrobiologische Prozesse in Biogasanlagen, Aktenzeichen: 22008313, BiogasFingerprint-Flexible Steuerung der Biogasproduktion mittels bioinformatischer Populationsanalyse (Biogas-Fingerprint)
(responsible. Susann Müller), Total: UFZ: 364 k€
1.2.2015-31.12.2018

Deutsche Bundestiftung Umwelt (DBU), Aktenzeichen:33960/01-32
On-demand Produktion von Phosphatdünger aus Reststoffen von Brauerei und Kläranlage (Bio-P2)
(responsible: Susann Müller), Total: 692.516 K€
1.2.2018-31.1.2021

Chinese Scholarship Council (CSC), China, Ministery of Education
‘Development of stable performance of microbial communities in wastewater treatment systems’
(responsible: Susann Müller)
21.10.2013-31.12.2018

Chinese Scholarship Council (CSC), China, Ministery of Education
‘Natural microbial communities (NMC) for product synthesis – Conditions and options for their control’
(responsible: Susann Müller)
01.11.2017-31.10.2021


Ausgewählte Publikationen

Guo Y, Cichocki N, Schattenberg F, Geffers R, Harms H, Müller S
AgNPs change microbial community structures of wastewater.
Frontiers in Microbiology (2019) Vol9, 3211

Liu Z, Cichocki N, Hübschmann T, Süring C, Ofiţeru ID, Sloan WT, Grimm V, Müller S
Neutral mechanisms and niche differentiation in steady-state insular microbial communities revealed by single cell analysis.
Environmental Microbiology (2018),  doi:10.1111/1462-2920.14437

Lambrecht J, Schattenberg F, Harms H, Müller S.
Characterizing microbiome dynamics – flow cytometry based workflows from pure cultures to natural communities.
Journal of Visualized Experiment (2018) 137, e58033

Liu Z, Cichocki N, Bonk F, Günther S, Schattenberg F, Harms H, Centler F, Müller S. Ecological stability properties of microbial communities assessed by flow cytometry.
mSphere (2018), 3/1, e00564-17

Koch C, Müller S. Personalized microbiome dynamics – Cytometric fingerprints for routine
diagnostics.
Molecular Aspects of Medicine (2018), 59, 123-134

van Gelder S, Röhrig N, Schattenberg F, Cichocki N, Schumann J, Schmalz G, Haak R, Ziebolz D, Müller S.
A cytometric approach to follow variation and dynamics of the salivary microbiota
Methods (2018) 134-135:67-79

Lambrecht J, Cichocki N, Hübschmann T, Koch C, Harms H, Müller S.
Flow cytometric quantification, sorting and sequencing of methanogenic archaea based on F420 autofluorescence.
Microbial Cell Factories (2017) 16:180.

Guo Y, Baumgart S, Stärk HJ, Harms H, Müller S.
Mass cytometry for detection of silver at the bacterial single cell level
Front. Microbiol. (2017) 8:1326.

Guo Y, Stärk HJ, Harms H, Wick LY, Müller S.
Heterogenic response of prokaryotes towards silver nanoparticles and ions.
Cytometry Part A (2017) 91(8), 775-784

Cossarizza, A., Chang, H.-D., Radbruch, A., Akdis, M., Andrä, I., Annunziato, F., Bacher, P., Barnaba, V., Battistini, L., Bauer, W.M., Baumgart, S., Becher, B., Beisker, W., Berek, C., Blanco, A., Borsellino, G., Boulais, P.E., Brinkman, R.R., Büscher, M., Busch, D.H., Bushnell, T.P., Cao, X., Cavani, A., Chattopadhyay, P.K., Cheng, Q., Chow, S., Clerici, M., Cooke, A., Cosma, A., Cosmi, L., Cumano, A., Dang, V.D., Davies, D., De Biasi, S., Del Zotto, G., Müller, S., Müller, W., et al.,
Guidelines for the use of flow cytometry and cell sorting in immunological studies
European Journal of Immunology (2017) 47:10, 1584 - 1797

Berthold T, Centler F, Hübschmann T, Remer R, Thullner M, Harms H, Wick LY.
Mycelia as a focal point for horizontal gene transfer among soil bacteria.
Scientific Reports (2016) 6:36390.

Günher S, Faust K, Schumann, J, Harms H, Raes, J, Müller S.
Species-sorting and mass-transfer paradigms control managed natural metacommunities.
Environmental Microbiology (2016) 18(12):4862-4877.

Zimmermann J, Hübschmann T, Schattenberg F, Schumann J, Durek P, Riedel R, Friedrich M, Glauben R, Siegmund B, Radbruch A, Müller S, Dong HD
High-resolution Microbiota flow cytometry reveals dynamic colitis-associated changes in fecal bacterial composition.
European Journal of Immunology (2016) 46, 1300-1303.

Lieder S, Jahn M, Koepff J, Müller S, Takors R
Stress speeds up DNA replication in Pseudomonas putida in chemostat cultivations
Biotechnology Journal (2016), 11, 155-163

Jahn M, Günther S, Müller S
Non-random distribution of macromolecules as driving forces for phenotypic variation
Current Opinion Microbiology (2015) 25, 49-55.

Koch C, Harnisch F, Schröder U and Müller S
Cytometric fingerprints: evaluation of new tools for analyzing microbial community dynamics
Frontiers in Microbiology Section Systems Microbiology 2014, Vol. 5 Article 273, 1-11.

Jahn M, Vorpahl C, Türkowsky D, Lindmeyer M, Bühler B, Harms H, Müller S
Accurate Determination of Plasmid Copy Number of Flow-Sorted Cells using Droplet Digital PCR
Analytical Chemistry (2014) 86 5969-5976.

Koch C, Harms H, Müller S
Dynamics in the microbial cytome – single cell analytics in natural systems
Current Opinion Biotechnology (2014) 27 134-141.

Koch C, Müller S, Harms H, Harnisch F
Microbiomes in bioenergy production: From analysis to management
Current Opinion Biotechnology
(2014) 27, 65-72.

Koch C, Fetzer I, Schmidt T, Harms H, Müller S
Monitoring functions in managed microbial systems by cytometric bar coding
Environmental Science and Technology (2013) 47, 1753-1760

Jahn M, Seifert J, von Bergen M, Schmid A, Bühler B, Müller S
Subpopulation-proteomics in prokaryotic populations
Current Opinion Biotechnology (2013) 24, 79-87.

Koch C, Günther S, Desta AF, Hübschmann T, Müller S
Cytometric fingerprinting for analysing microbial intra-community structure variation and identifying sub-community function
Nature Protocols (2013) 8/1, 190-202.

Günther S, Koch C, Hübschmann T, Röske I, Müller RA, Bley T, Harms H, Müller S
Correlation of community dynamics and process parameters as a tool for the prediction of the stability of wastewater treatment.
Environmental Science and Technology (2012) 46(1), 84-92.

Harnisch F, Koch C, Patil SA, Hübschmann T, Müller S, Schröder U
Revealing the electrochemically driven selection in natural community derived microbial biofilms using flow–cytometry
Energy & Environmental Science (2011) 4 (4) 1265 – 1267.

Müller S and Nebe-von-Caron G
Functional single-cell analyses – flow cytometry and cell sorting of microbial populations and communities.
FEMS Microbiol Rev (2010) 34, 554–587.

Müller, S.
Modes of cytometric bacterial DNA pattern – A tool for pursuing growth
Cell Proliferation (2007) 40, 621-635.

Achilles J., Stahl F., Harms H., Müller S.
Isolation of intact RNA from cytometrically sorted S. cerevisiae for the analysis of intra-population diversity of gene expression
Nature Protocols (2007) 2/9, 2203-2211.

Inhalt:

2016 (4)
2015 (9)
2014 (9)
2013 (13)
2012 (2)
2011 (7)
2010 (7)

Weiterführende Recherchen können Sie in unserem Publikationsverzeichnis durchführen.

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