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Doctoral Thesis
2009
Molecular characterization of the interaction of lactobacilli with food environments and enterohemorrhagic Escherichia coli O157:H7
Molecular characterization of the interaction of lactobacilli with food environments and enterohemorrhagic Escherichia coli O157:H7
Abstract (English)
The first part of this thesis focuses on the gene expression of Lactobacillus sakei and Lactobacillus reuteri in food fermentation using in vivo expression technology (IVET) and DNA microarray hybridization analysis, respectively. Both technologies allow the identification of regulated genes in a specific environment, which are likely to contribute to the ecological performance of the organism. Thus, the obtained results provide a basis for the development of new strategies to improve the fermentation process, as it was demonstrated by the development of an efficient method for the improvement of sausage fermentation using L. sakei.
To obtain hygienically safe products, the function of starter cultures mostly relies on the ability to acidify and produce other antimicrobial principles. However, it was recently demonstrated that the interaction with pathogens also can take place on another level, apart from killing or growth inhibition. Lactobacilli have been shown to influence the virulence gene expression of enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC) via the bacterial communication system termed quorum sensing. The second part of the thesis explores the impact of quorum sensing between Lactobacillus reuteri strains and EHEC O157:H7 on EHEC virulence gene expression. By using a green fluorescent protein reporter gene assay, it was demonstrated for the first time that the transcription of the ler virulence regulator gene is significantly reduced by secreted substances of L. reuteri in a strain- and quorum sensing-dependent manner.
Abstract (German)
Der erste Teil dieser Dissertation beschäftigt sich mit der Untersuchung der Genexpression von Lactobacillus sakei und Lactobacillus reuteri während der Lebensmittelfermentation mittels in vivo expression technology (IVET) bzw. DNA-Microarray-Analyse. Beide Technologien erlauben die Identifizierung von Genen, die in einem bestimmten Habitat regulierte Expression aufweisen, und aus diesem Grund wahrscheinlich zum ökologischen Erfolg des Organismus beitragen. Die erhaltenen Ergebnisse bilden die Grundlage zur Entwicklung neuer Strategien der Verbesserung von Fermentationsprozessen. Dieses Potential wurde durch die Entwicklung einer effizienten Methode zur Verbesserung der Rohwurstfermentation mit Hilfe von Lactobacillus sakei demonstriert.
Die Herstellung hygienisch sicherer fermentierter Lebensmittel ist von der Fähigkeit der eingesetzten Starterorganismen abhängig, Säuren und andere antimikrobiell wirksamen Stoffe zu bilden. Die Interaktion mit pathogenen Mikroorganismen kann allerdings auch auf einer anderen Ebene als Wachstumsinhibition oder Abtötung stattfinden. Laktobazillen können die Virulenzgen-Expression von enterohämorrhagischen Escherichia coli (EHEC) durch bakterielle Kommunikation, genannt Quorum Sensing, beeinflussen. Der zweite Teil dieser Dissertation untersucht den Einfluss von Quorum Sensing zwischen Lactobacillus reuteri und EHEC O157:H7 auf die Virulenzgen-Expression von EHEC. Durch den Einsatz eines Green-Fluorescent-Protein-Reportergenassay konnte erstmals eine signifikante Repression der ler-Virulenzgen-Expression durch sekretierte Substanzen von Lactobacillus reuteri gezeigt werden, die sowohl Quorum Sensing- als auch stammabhängig ist.
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Faculty
Faculty of Natural Sciences
Institute
Institute of Food Science and Biotechnology
Examination date
2009-12-03
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Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
570 Biology
Original object
Free keywords
Standardized keywords (GND)
BibTeX
@phdthesis{Hüfner2009,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5313},
author = {Hüfner, Eric},
title = {Molecular characterization of the interaction of lactobacilli with food environments and enterohemorrhagic Escherichia coli O157:H7},
year = {2009},
school = {Universität Hohenheim},
}