Omics-/Datenbasierte Bioinformatik

Direktor: Prof. Dr. Björn Usadel

Mit modernsten Sequenzierungstechnologien sollen Genome und Transkriptome verschiedener wirtschaftlich relevanter Pflanzenarten untersucht werden. Die daraus resultierenden großen Datenmengen müssen verarbeitet und analysiert werden. Deshalb entwickelt der Institutsbereich Bioinformatik (IBG-4) Algorithmen und Tools und implementiert maschinelles Lernen, um Big Data zu untersuchen und zu visualisieren. So kann eine Interpretation und Nutzung der komplexen Daten ermöglicht werden. Um den öffentlichen Datenzugriff und eine gemeinsame und interdisziplinäre Bearbeitung und Interpretation von großen und komplexen Datensätzen zu erleichtern, entwirft und hostet der Institutsbereich IBG-4 Datenbanken mit benutzerfreundlichen Schnittstellen. Am IBG-4 werden theoretische und experimentelle Forschung kombiniert, um neue Kandidatengene zu identifizieren und zu validieren, die Erträge qualitativ oder quantitativ verbessern, die Nutzpflanzen robuster gegen Umwelteinflüssen machen und an pflanzlichen Biosynthesewegen beteiligt sind. Unter der Leitung von Prof. Usadel wird das Thema Omics-/Datenbasiert Bioinformatik in fünf Forschungsbereiche bearbeitet:

Bioinformatik

Im Forschungsbereich Bioinformatik werden Algorithmen entwickelt, die die Analyse und Auswertung von Sequenzierungen unterstützen.

Datenbanken und Data Science

Bei der Forschung an Genomen und deren Expression werden große, komplexe Datensätze generiert, für die eine geordnete Dateninfrastruktur gebraucht wird.

Omics- und Datenbasierte Bioinformatik

Zur Interpretation von quantitativen und qualitativen Unterschieden in Genen (Genomics, Transcriptomics) oder Metaboliten (Metabolomics) muss eine Zuordnung zu Funktionen und Einordnung in bestimmte Prozesse erfolgen. Dies wird im Forschungsbereich Omics, Datenanalyse und Integration über Algorithmen und das Erstellen von Ontologien ermöglicht.

Angewandtes maschinelles Lernen

Die computergestützte, ungezielte Suche nach Mustern in Datensätzen hilft, neue Zusammenhänge zu erkennen, zu visualisieren und zu interpretieren.

Quantitative Bioökonomie

Ziel des Forschungsbereichs Quantitative Bioökonomie ist es, die Nutzung von Pflanzen und landwirtschaftlichen oder gartenbaulichen Pflanzenresten zur Extraktion von Pflanzenstoffen für die Bioökonomie zu etablieren oder zu optimieren.

Forschungsprojekte im Forschungsthema Omics/Daten-basierte Bioinformatik.

Hier finden sie einen Überblick über die Drittmittel-finanzierten Forschungsprojekte im Forschungsthema Omics/Daten-basierte Bioinformatik.

Drittmittelprojekte

Nachrichten und Auszeichnungen aus dem Bereich Omics-/Datenbasierte Bioinformatik

Omics- und Datenbasierte Bioinformatik

Angewandtes maschinelles Lernen

Teaser Omics

Mapman Visualisierung von Expressiondaten

Datenbanken und Data Science

Teaser Bioinformatik

Timmomatic -Verfahren

Teaser Data Science

Bioinformatik

Teaser Machine learning

Teaser Machine learning

bilder

Quantitative Bioökonomie

Ziel des Forschungsbereichs Quantitative Bioökonomie ist es, die Nutzung von Pflanzen und landwirtschaftlichen oder gartenbaulichen Pflanzenresten zur Extraktion von Pflanzenstoffen für die Bioökonomie zu etablieren oder zu optimieren. Außerdem sollen Anpassungsmechanismen der Pflanze an Umweltbedingungen genutzt werden um Pflanzen und ihren Metabolismus oder ihre Genexpression gezielt zu lenken.