Bioinformatik der Infektionsforschung

Die Gruppe konzentriert sich in ihrer Forschung auf die Daten-getriebene Analyse von biologischen Fragestellungen aus der Infektionsforschung sowie auf die Entwicklung von neuen Methoden für die Analyse von großen biologischen Datensätzen.

Leitung

Computergestützte Mikrobiom-Forschung

Ein zweiter Forschungsschwerpunkt der Abteilung ist die Erforschung mikrobieller Gemeinschaften und deren Anpassung und Interaktion mit dem menschlichen Wirt anhand von Meta’omics Daten. Das menschliche Mikrobiom wird mit einer Vielzahl von Krankheiten in Zusammenhang gebracht und am HZI experimentell untersucht. Die direkte Sequenzierung des Metagenoms, -transkriptoms oder -proteoms mikrobieller Gemeinschaften ermöglicht die Erforschung von bislang unkultivierten Mikroben, welche die überwiegende Mehrheit der mikrobiellen Welt darstellen. Wir entwickeln neue Methoden zur Auswertung von Meta’omics Daten, fördern mit CAMI das Entstehen von Standards und Best Practices bei deren Auswertung und beteiligen uns an angewandten Projekten der Mikrobiom-Forschung mit Kollaborationspartnern vom HZI, dem Deutschen Zentrum für Infektionsforschung (DZIF) und darüber hinaus.

Konkret beschäftigt sich die Abteilung aktuell mit den folgenden Fragestellungen:

  • Welche Spuren hinterlässt die Anpassung von mikrobiellen Gemeinschaften an ihr jeweiliges Ökosystem in deren Metagenom? Insbesondere interessiert uns dies für die humanen Mikrobiota und bei der Verbreitung von Antibiotikaresistenzen.
  • Welche Software eignet sich besonders für die Prozessierung verschiedener Arten von Metagenomdatensätzen? Zusammen mit A. Sczyrba und T. Rattei  gründete und organisiert A. McHardy CAMI, die „Initiative for the Critical Assessment of Metagenome Interpretation“, die sich für die Etablierung von Standards und best practices in der Metagenomanalyse einsetzt und Benchmarking-Wettbewerbe für Entwickler organisiert. 
  • Können wir die Genome einzelner Stämme aus metagenomischen Daten rekonstruieren? Hier arbeitet die Abteilung an neuen Verfahren für diese Fragestellung, die grosse Relevanz für die klinische Praxis hat, da einzelne Stämme sehr unterschiedliche Eigenschaften haben können (wie z.B. E. coli Nissle versus EHEC).
  • Können wir Biomarker für klinisch relevante Phänotypen mittels maschinellen Lernverfahren aus klinischen Mikrobiomdaten identifizieren und diese Phänotypen zuverlässig vorhersagen? Insbesondere interessant ist dies für die kostengünstig erzeugbaren 16S-Daten, die allerdings keine Informationen über das funktionelle Genrepertoire einer analysierten Probe liefern. 

Ausgewählte Publikationen

  1. A. Sczyrba, P. Hofmann, P. Belmann, …, T. Rattei, A.C. McHardy
    Critical Assessment of Metagenome Interpretation—a benchmark of computational metagenomics software.
    Nature Methods 2017, doi:10.1038/nmeth.4458
  2. P.C. Münch, B. Stecher, A.C. McHardy
    EDEN: Evolutionary Dynamics within Environments.
    Bioinformatics 2017, 33(20): 3292–3295
  3. B.J. Kunath, A. Bremges, A. Weimann, A.C. McHardy, P.B. Pope
    Metagenomics and CAZyme discovery.
    Methods in Molecular Biology 2017, 1588, 255-277
  4. I. Gregor, A. Schönhuth, A.C. McHardy
    Snowball: strain aware gene assembly of metagenomes.
    Bioinformatics 2016, 32(17): i649-i657
  5. I. Gregor, J. Dröge, M. Schirmer, C. Quince, A.C. McHardy
    PhyloPythiaS+: a self-training method for the rapid reconstruction of low-ranking taxonomic bins from metagenomes.
    PeerJ 2016, 4: e1603
  6. J. Dröge, I. Gregor, A.C. McHardy
    Taxator-tk: precise taxonomic assignment of metagenomes by fast approximation of evolutionary neighborhoods.
    Bioinformatics 2015, 31(6): 817-24
  7. D. Bulgarelli, R. Garrido-Oter, P.C. Münch, A. Weimann, J. Dröge, Y. Pan, A.C. McHardy, P. Schulze-Lefert
    Structure and function of the bacterial root microbiota in wild and domesticated barley.
    Cell Host Microbe 2015, 17(3): 392-403
  8. S. Hacquard, R. Garrido-Oter, A. González, S. Spaepen, G. Ackermann, S. Lebeis, A.C. McHardy, J.L. Dangl, R. Knight, R. Ley, P. Schulze-Lefert
    Microbiota and Host Nutrition across Plant and Animal Kingdoms.
    Cell Host Microbe 2015, 17(5): 603-616
  9. P.B. Pope, W. Smith, S.E. Denman, S.G. Tringe, K. Barry, P. Hugenholtz, C.S. McSweeney, A.C. McHardy, M. Morrison
    Isolation of Succinivibrionaceae implicated in low methane emissions from Tammar wallabies.
    Science 2011, 333(6042): 646-648
  10. K. Patil, P. Haider, P.B. Pope, P.J. Turnbaugh, M. Morrison, T. Scheffer, A.C. McHardy
    Taxonomic metagenome sequence assignment with structured output models.
    Nature Methods 2011, 8(3): 191-192

Mitarbeiter

  • Dr. Andreas Bremges
  • Dr. Till Robin Lesker
  • Dr. Fernando Meyer
  • Ehsaneddin Asgari
  • Peter Belmann
  • Adrian Fritz
  • Peter Hofmann
  • Philipp Münch

Kollaborationspartner (aktuelle und ehemalige)

  • Barbara Stecher, Medical Microbiology and Hospital Epidemiology, Max von Pettenkofer Institute, Ludwig Maximilian University of Munich, Munich, Germany
  • Paul Schulze-Lefert, Max Planck Institute for Plant Breeding Research, Cologne, Germany
  • Phil Pope and Vincent Eijsink, Norwegian University of Life Sciences, Aas, Norway
  • Nadine Ziemert, Natural Product Genome Mining, Eberhard Karls University of Tübingen, Tübingen, Germany (DZIF collaboration)
  • Alexander Sczyrba, Aaron Darling, Thomas Rattei, Tanja Woyke…und die weitere CAMI Initiative
  • Johannes Gescher, Institute of Applied Biosciences (IAB), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany
  • Till Strowig, Microbial Immune Regulation, Helmholtz Centre for Infection Research (HZI), Braunschweig, Germany
  • Dietmar Pieper, Microbial Interactions and Processes, Helmholtz Centre for Infection Research (HZI), Braunschweig, Germany
  • Mark Morrison, CSIRO Livestock Industries, Queensland, Australia
  • Jeffrey Gordon and Peter Turnbaugh, Center for Genome Sciences, Washington University, St. Louis, Missouri, USA
  • Phil Hugenholtz, Australian Center for Ecogenomics, Queensland, Australia
  • Isidore Rigoutsos, Computational Medicine Center, Thomas Jefferson University, Philadelphia, Pennsylvania, USA
  • Andreas Brune, Research Group Leader, Department of Biogeochemistry, Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology, Marburg, Germany
  • Mila Chistoserdova, Department of Chemical Engineering, University of Washington, Seattle, Washington, USA

News

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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