NGFN-PLUS
DiGtoP Bioinformatik – Ressourcenentwicklung und vergleichende Netzwerkanalyse
| Leitung: | Prof. Dr. Toby Gibson Dr. Jens Hansen | |
| Institut: | European Molecular Biology Laboratory Heidelberg (EMBL) Helmholtz Zentrum München | |
| Homepage: | http://www.embl.de/research/units/scb/gibson/index.html |
Im Mittelpunkt des IG steht die Untersuchung des regulatorischen Kontextes relevanter Krankheitsgene des Menschen. Das Ziel dieses Teilprojektes ist der Aufbau einer Ressource für die Datenspeicherung und -distribution und die Datenanalyse der gewonnen Informationen zur Untersuchung der zugrundeliegenden regulatorischen Netzwerke.
In der ersten Phase werden wir eine web-basierte elektronische Plattform bereitstellen, welche die Ergebnisse und Ressourcen, die von IG entwickelt wurden, allen Mitgliedern der IG und der Forschungsgemeinschaft zugänglich macht. Die Plattform wird ebenfalls dazu benutzt werden, um Management-Informationen, Versuchsprotokolle und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) innerhalb von DiGtoP zu verbreiten, sowie die für Entscheidungen nötigen Informationen bereitzustellen. Um die Ergebnisse von DiGtoP anderen NGFN IG und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stellen zu können, wird der Datenbestand der DiGtoP-Datenbank dynamisch mit dem NGFNplus Portal, das NGFN und NGFN-bezogene Daten integriert, verlinkt. Durch die intensive Verlinkung der Datenbestände wird eine tiefgreifende Auswertung der vorhandenen Daten in einem größeren Kontext ermöglicht, insbesondere mit Bezug zu humanen Erkrankungen, der Hauptfragestellung von NGFNplus.
Durch die Akkumulation der in DiGtoP gewonnenen Interaktionsdaten werden diese zugänglich für die qualitative und quantitative Modellierung von regulatorischen Netzwerken. Netzwerkrekonstruktion und vergleichende Netzwerkanalyse werden für diese Untersuchungen eingesetzt. Hierbei eröffnen verschiedene Methoden des IG die Möglichkeit einer Abbildung echter in-vivo Interaktionen. So können Protein-Interaktionen systematisch auf physiologisch exprimiertem Level erfasst werden. Zudem erlauben neue analytische Methoden die Erfassung von Proteininteraktoren, die lediglich zeitlich begrenzt auftreten oder die in sehr geringer Anzahl expremiert werden. Für die Netzwerkmodellierung nutzen wir neue bioinformatische Methoden, um durch die Einbindung zusätzlicher biologischer Aspekte und bioinformatischer Voraussagen diese Aspekte nutzen zu können als auch um die Genauigkeit der Modellierung zu erhöhen.
Für die vergleichende Netzwerkanalyse sollen unterschiedliche zelluläre Bedingungen auf Netzwerkebene herangezogen werden, so zellregulierende Prozesse in Maus und Mensch oder im Vergleich von gängigen Zelllinien mit neuronalen Vorläuferzellen differenzierter Stammzellen. Zusätzliche Informationen dienen der Ergänzung bzw der Komplemtierung der erstellten Modelle, z.B. durch die Integration weiterer funktioneller Daten.
Weitere relevante Internet-Links:
DiGtoP
Weitere Teilprojektleiter:
In der ersten Phase werden wir eine web-basierte elektronische Plattform bereitstellen, welche die Ergebnisse und Ressourcen, die von IG entwickelt wurden, allen Mitgliedern der IG und der Forschungsgemeinschaft zugänglich macht. Die Plattform wird ebenfalls dazu benutzt werden, um Management-Informationen, Versuchsprotokolle und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) innerhalb von DiGtoP zu verbreiten, sowie die für Entscheidungen nötigen Informationen bereitzustellen. Um die Ergebnisse von DiGtoP anderen NGFN IG und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stellen zu können, wird der Datenbestand der DiGtoP-Datenbank dynamisch mit dem NGFNplus Portal, das NGFN und NGFN-bezogene Daten integriert, verlinkt. Durch die intensive Verlinkung der Datenbestände wird eine tiefgreifende Auswertung der vorhandenen Daten in einem größeren Kontext ermöglicht, insbesondere mit Bezug zu humanen Erkrankungen, der Hauptfragestellung von NGFNplus.
Durch die Akkumulation der in DiGtoP gewonnenen Interaktionsdaten werden diese zugänglich für die qualitative und quantitative Modellierung von regulatorischen Netzwerken. Netzwerkrekonstruktion und vergleichende Netzwerkanalyse werden für diese Untersuchungen eingesetzt. Hierbei eröffnen verschiedene Methoden des IG die Möglichkeit einer Abbildung echter in-vivo Interaktionen. So können Protein-Interaktionen systematisch auf physiologisch exprimiertem Level erfasst werden. Zudem erlauben neue analytische Methoden die Erfassung von Proteininteraktoren, die lediglich zeitlich begrenzt auftreten oder die in sehr geringer Anzahl expremiert werden. Für die Netzwerkmodellierung nutzen wir neue bioinformatische Methoden, um durch die Einbindung zusätzlicher biologischer Aspekte und bioinformatischer Voraussagen diese Aspekte nutzen zu können als auch um die Genauigkeit der Modellierung zu erhöhen.
Für die vergleichende Netzwerkanalyse sollen unterschiedliche zelluläre Bedingungen auf Netzwerkebene herangezogen werden, so zellregulierende Prozesse in Maus und Mensch oder im Vergleich von gängigen Zelllinien mit neuronalen Vorläuferzellen differenzierter Stammzellen. Zusätzliche Informationen dienen der Ergänzung bzw der Komplemtierung der erstellten Modelle, z.B. durch die Integration weiterer funktioneller Daten.
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