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. Um die Biologie von Pathogenen besser verstehen zu können, bedarf es Als essentiellen nächsten Schritt, um der Weiterentwicklung von Hypothesen anhand der Integration vielfältiger Daten aus Screening-Assays dar. Wir entwickeln zu diesem Zweck neue computergestützte, statistische Ansätze und Visualisierungs-Verfahren für die Interpretation komplexer post-genomischer Daten.

Leitung

Unsere Forschung

Das Verhalten einzelner Zellen während komplexer Infektionsprozesse kann auf Genom-Ebene durch funktionelle Hochdurchsatz-Technologien verfolgt werden. Dadurch lassen sich beispielsweise mechanistische Interaktionen zwischen Bakterien und ihren Wirtszellen analysieren.

Die Herausforderung stellt jedoch die Integration und standardisierte Interpretation der vielschichtigen Datensätze dar. Um aus den genomischen und post-genomischen Daten biologische Erkenntnisse gewinnen zu können, nutzen wir modernste Data Science Technologien (Maschinelles Lernen, Visualisierung und statistische Modellierung). Unser spezieller Fokus liegt dabei auf RNA-basierten Regulationen in Bakterien, sowie der Rolle nicht-kodierender RNAs bei Wirt-Pathogen-Interaktionen und während der Evolution von Pathogenen.

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