NGFN-PLUS
Bioinformatics Support
| Leitung: | Dr. Thomas Manke, Dr. Mario Albrecht, Michael Wittig | |
| Institut: | Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Institute for Informatics | |
| Homepage: | cmb.molgen.mpg.de/ |
Die Expression von Genen wird, abhängig vom biologischen Kontext, durch Proteine reguliert, welche mit nichtkodierenden Sequenzelementen der DNA wechselwirken. Zur Ausführung zellulärer Prozesse interagieren exprimierte Gene zudem als Proteine miteinander. Diese elementaren Mechanismen der Genexpression und Proteininteraktion können durch Sequenzvariationen (z.B. SNPs) gestört werden, was zur Missregulation der beobachteten Phänotypen und Krankheiten führen kann.
In diesem Projekt werden wir SNPs hinsichtlich ihres regulatorischen Potenzials und ihres Einflusses auf Proteinfunktion untersuchen, klassifizieren, und im Hinblick auf ihre Relevanz für umweltbedingte Erkrankungen priorisieren. Zu diesem Zwecke werden wir Bindedaten von Transkriptionsfaktoren sowie Informationen zu Chromatinmodifikationen in die Analyse nichtkodierender SNPs integrieren. Diese experimentellen Daten werden durch unsere computerbasierten Vorhersagen komplementiert, welche es uns erlauben, die Bindestärke von Transkriptionsfaktoren an DNA und den Effekt von Sequenzvariationen auf regulatorische Sequenzbereiche zu quantifizieren. Des Weiteren werden wir Methoden der vergleichenden Genomik zur Analyse von Sequenzvariationen verwenden und die SNPs nach ihrem Grad an evolutionärer Konservierung ordnen.
Im Gegensatz zu nichtkodierenden SNPs werden kodierende SNPs in Proteinen mittels Proteomikdaten und verschiedener anderer Bioinformatikmethoden der Proteinanalyse bewertet werden. Hierdurch sollen für weitere experimentelle Studien Hypothesen über die möglichen Auswirkungen der SNPs auf die Struktur und Interaktion der involvierten Krankheitsproteine generiert werden. Ein praktisches Resultat unserer Arbeiten wird in der Identifikation und Klassifikation von SNPs bezüglich ihres Wirkungspotenzials und ihres möglichen Beitrags zu komplexen Krankheiten bestehen.
Weitere Teilprojektleiter:
In diesem Projekt werden wir SNPs hinsichtlich ihres regulatorischen Potenzials und ihres Einflusses auf Proteinfunktion untersuchen, klassifizieren, und im Hinblick auf ihre Relevanz für umweltbedingte Erkrankungen priorisieren. Zu diesem Zwecke werden wir Bindedaten von Transkriptionsfaktoren sowie Informationen zu Chromatinmodifikationen in die Analyse nichtkodierender SNPs integrieren. Diese experimentellen Daten werden durch unsere computerbasierten Vorhersagen komplementiert, welche es uns erlauben, die Bindestärke von Transkriptionsfaktoren an DNA und den Effekt von Sequenzvariationen auf regulatorische Sequenzbereiche zu quantifizieren. Des Weiteren werden wir Methoden der vergleichenden Genomik zur Analyse von Sequenzvariationen verwenden und die SNPs nach ihrem Grad an evolutionärer Konservierung ordnen.
Im Gegensatz zu nichtkodierenden SNPs werden kodierende SNPs in Proteinen mittels Proteomikdaten und verschiedener anderer Bioinformatikmethoden der Proteinanalyse bewertet werden. Hierdurch sollen für weitere experimentelle Studien Hypothesen über die möglichen Auswirkungen der SNPs auf die Struktur und Interaktion der involvierten Krankheitsproteine generiert werden. Ein praktisches Resultat unserer Arbeiten wird in der Identifikation und Klassifikation von SNPs bezüglich ihres Wirkungspotenzials und ihres möglichen Beitrags zu komplexen Krankheiten bestehen.
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