Bioinformatik der Individualisierten Medizin

Infektionen gehören zu den größten Bedrohungen für die Gesundheit und zu den bedeutendsten Todesursachen weltweit. Unser Ziel ist es, die genetischen Risikofaktoren für eine Infektionsanfälligkeit und die nachfolgenden molekularen Prozesse aufzuklären. Dies ist entscheidend, um Fortschritte beim Verständnis und bei der individuellen Behandlung von Infektionskrankheiten zu erzielen und die Identifizierung von Risikopatienten zu verbessern. Als Abteilung des HZI sind wir dem CiiM zugeordnet und sind derzeit am TWINCORE in Hannover beheimatet.

Leitung

Prof. Dr. Yang Li
Kontakt
Head of Department
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Unsere Forschung

In verschiedenen Projekten untersuchen wir das Zusammenspiel von genetischem Hintergrund und Umwelteinflüssen und deren Beitrag zu Infektionen und immunologischen Erkrankungen. Wir konzentrieren uns auf die Anwendung und Entwicklung computergestützter und statistischer Ansätze zur Untersuchung der Wirkung genetischer Faktoren auf verschiedene molekulare Ebenen (wie Genetik, Genomik, Metabolomik), immunologische Parameter und deren Funktionen sowie auf komplexe Krankheiten. Wir arbeiten derzeit an den folgenden Bereichen:

Genetische Regulation molekularer und immunologischer Phäntotypen

Wir untersuchen, wie genetische Variation molekulare und immunologische Phänotypen wie bspw. Genexpression, Metabolite und Zytokinreaktionen auf verschiedene Stimulationen hin beeinflusst. Wir entwickeln Berechnungsmethoden und Algorithmen, um Hochdurchsatz-Datensätze aus den state-of-the-art Technologien vollständig zu nutzen, z.B. kausale Inferenz und Dekonvolution der gesamten genetischen Regulationseffekte der Genexpression in relevanten Zelltypen.

Integration von Multi-Omics

Wir integrieren große Multiomics-Datensätze und Immunprofile von Patienten- und Kontrollkohorten, um die Genotyp-Phänotyp-Zusammenhänge im genomweiten Maßstab zu entschlüsseln. Darauf aufbauend erstellen wir Computermodelle zur Vorhersage von Immunfunktionen und Krankheitsrisiken.

Einzelzell-Genomik

Wir wenden modernste Techniken an, um die genetische Regulation der Genexpression als Reaktion auf Reize bei der Einzelzellauflösung zu untersuchen. Weiterhin entwickeln wir neue Berechnungsansätze für die Einzelzellbiologie.