Integrative Informatik der Infektionsbiologie

Mit Hilfe moderner Hochdurchsatz-Technologien können in der Infektionsforschung heute tausende Genloci in einem experimentellen Ansatz simultan betrachtet werden. Dadurch lassen sich gleichzeitig Aussagen über Transkription, Translation, regulatorische Interaktionen und Fitness-Effekte treffen. Der nächste Schritt zur Weiterentwicklung unseres Verständnisses von Krankheitserregern muss nun darin bestehen, von hypothesenfreien Screenings über die Integration vielfältiger Daten aus solchen Screening-Assays zur Etablierung tragfähiger Hypothesen zu gelangen. Zu diesem Zweck entwickeln wir neue computergestützte, statistische Ansätze und Visualisierungs-Verfahren für die Interpretation komplexer post-genomischer Daten.

Leitung

Ausgewählte Publikationen

Barquist L, Vogel J
Accelerating discovery and functional analysis of small RNAs with new technologies
Annu Rev Genet 2015, 49: 367-394

Wheeler NE, Gardner PP, Barquist L
Machine learning identifies signatures of host adaptation in the bacterial pathogen Salmonella enterica
PLOS Genetics 2018

Barquist L, Mayho M, Cummins C, Cain AK, Boinett CJ, Page AJ, Langridge GC, Quail MA, Keane JA, Parkhill J
The TraDIS toolkit: sequencing and analysis for dense transposon mutant libraries
Bioinformatics 2016, 32(7): 1109-1111

Wheeler NE, Barquist L, Kingsley RA, Gardner PP
A profile-based method for identifying functional divergence of orthologous genes in bacterial genes
Bioinformatics 2016, 32(23): 3566-3574

Westermann AJ, Förstner KU, Amman F, Barquist L, Chao Y, Schulte LN, Müller L, Reinhardt R, Stadler PF, Vogel J
Dual RNA-seq unveils noncoding RNA functions in host-pathogen interactions
Nature 2016, 529(7587): 496-501

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