Bioinformatik der Infektionsforschung

Die Abteilung “Bioinformatik der Infektionsforschung” erforscht mit computergestützten Techniken das menschliche Mikrobiom, virale und bakterielle Pathogene sowie menschliche Zelllinien anhand von großen biologischen und epidemiologischen Datensätzen. Durch die Analyse von Metaom-, Populationsgenom- und Einzelzellgenomdaten erzeugen wir experimentell überprüfbare Hypothesen,  wie z.b. welche Veränderungen an Proteinen oder welche Gene assoziiert sind mit dem Auftreten einer Krankheit, von Antibiotikaresistenzen oder dem Ausweichen des Immunschutzes durch Pathogene. Wir arbeiten mit experimentellen Kollaborationspartnern zusammen, um unsere Erkenntnisse zu verifizieren und deren Translation in die medizinische Diagnostik und Behandlung zu fördern. Um die Forschungsziele zu erreichen, entwickelt die Abteilung auch neue Algorithmen und Bioinformatik-Software.

Leitung

Software

 

Web Applications

Traitar is a web service for phenotyping bacteria based on their genome sequences. 

PhyloPythiaS+ - a self-training method for the rapid reconstruction of low-ranking taxonomic bins from metagenomes

PhyloPythiaS  - the PhyloPythiaS Web Server for Taxonomic Assignment of Metagenome Sequences.

Taxator-tk  performs taxonomic sequence assignment by fast approximate determination of evolutionary neighbors from sequence similarities.

AdaPatch  is a method for detecting positively selected patches of sites on the surface of viral proteins, which are likely candidates for being relevant for adaptive evolution.

Software Downloads

Software implementing the group’s research can be downloaded here or on GitHub at github.com/hzi-bifo, such as

SDplots: software for the detection of selective sweeps to monitor the adaptation of influenza A viruses

SDplots VaccineUpdates: results of the bi-annual vaccine strain prediction for influenza A viruses

PatchDetection: software for the detection of protein patches under positive selection

Phylogeography: software for phylogeographical reconstruction to infer origin and spread routes of viral pathogen outbreaks

FrechetTreeDistances: distances between phylogeographic reconstructions across tree topologies.

DiTaxa: nucleotide-pair encoding of 16S rRNA sequences for host phenotype and biomarker detection

CAMISIM: Simulating metagenomes and microbial communities

AMBER: Assessment of Metagenome BinnERs

OPAL: Open-community Profiling Assessment tooL

CAMITAX: Taxon labels for microbial genomes

Video

  • Kann man die nächste Grippe-Epidemie vorhersagen?

    Es antwortet Dr. Andreas Bremges, stellv. Abteilungsleiter Bioinformatik der Infektionsforschung am HZI in Braunschweig.

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