Bioinformatik
Die Gruppe um Dr. Dirk Walther unterstützt die experimentellen Forschungsarbeiten des Instituts indem sie bioinformatorische Methoden und Algorithmen zur Auswertung komplexer molekularbiologischer Datensätze anwendet und entwickelt. Außerdem stehen die Aufklärung von Sequenz-Struktur-Funktionsbeziehungen in RNA-Molekülen sowie die Entwicklung von Datenbanken und Bioinformatik-Softwarelösungen im Mittelpunkt der Arbeit.
OMICS Datenanalyse und Systembiologie
Die Untersuchung zellulärer Systeme mittels sogenannter OMICS-Technologien, die darauf abzielen, die Gesamtheit einer molekularen Organisationsebene zu erfassen, gehört inzwischen zu den Standardansätzen der modernen molekularbiologischen Forschung. So werden auch am MPI-MP Methoden der Transkriptom-, Proteom-, und Metabolomforschung zur Erforschung pflanzlicher Systeme entwickelt und angewandt. Unsere Gruppe beteiligt sich aktiv bei der bioinformatischen Analyse der dabei erzeugten Datensätze. Die Untersuchung dynamischer Phänomene anhand von Zeitreihenmessungen spielen dabei eine zentrale Rolle (Walther et al. (2010) OMICS J Integr Biol; Sun et al. (2010) BMC Bioinformatics).
Über die Integration von Daten von verschiedenen molekularen Organisationsstufen zielt unsere Arbeit darauf ab, übergreifende Prinzipien der Organisation zellulärer Systeme zu verstehen. So untersuchten wir das Zusammenspiel räumlicher Wechselwirkungen von Enzymen mit den zugrunde liegenden metabolischen Stoffwechselwegen, um Hinweise auf evolutionäre Optimierung zu finden und die Besonderheiten metabolischer Netzwerke zu beschreiben (Durek & Walther (2008) BMC Syst Biol, Abb. 1).
Sequenz-Struktur-Funktionsbeziehungen in RNA-Molekülen
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Die Erkenntnis, dass RNA-Moleküle weitaus mehr Funktionen erfüllen als bisher bekannt und experimentelle Hinweise, dass größere genomische Bereiche als zunächst angenommen funktionelle RNA kodieren, gehören zu den wichtigsten Entdeckungen in der Molekularbiologie der letzten Jahre. Das verstärkte Interesse an RNA wird weiterhin durch neue Sequenziertechnologien (den sogenannten Next Generation Sequencing, NGS-Technologien), die es ermöglichen, hunderttausende RNA Moleküle gleichzeitig zu bestimmen, angefacht. Die Bioinformatikgruppe entwickelt algorithmische Ansätze, funktionelle RNA Moleküle aus NGS-Datensätzen und in genomischen Sequenzen zu identifizieren. Unser spezifischer Ansatz besteht im besseren Verstehen der Sequenz-Struktur-Funktionsbeziehungen von RNA-Molekülen allgemein (Childs et al. (2009) Nucl Acids Res) und von strukturbestimmenden und funktionstragenden Strukturelementen von RNA-Molekülen im besonderen (Schudoma et al. (2009) Nucl Acids Res, Figure 2).
Datenbanken und Bioinformatik-Softwarelösungen
Die Untersuchung metabolischer Prozesse in Pflanzen gehört zu den Forschungsschwerpunkten des Instituts. Wir unterstützen diese Studien durch die Entwicklung von Datenbanken und assoziierten Softwarelösungen. In enger Zusammenarbeit mit Dr. Joachim Kopka und seiner Gruppe entwickeln wir die Golm Metabolom Datenbank (GMD, http://gmd.mpimp-golm.mpg.de, Figure 3). Als Teil der GMD und im Kontext verschiedener Metabolomtechnologien (GC/LC/FTIR-MS) entwickeln wir neue algorithmische Ansätze zur Datenprozessierung- und interpretation (Hummel et al. (2010) Metabolomics). Datenprozessierung und integrierte Datenanalyse gehören zu den größten Herausforderungen der Systembiologie. Als Partner in verschiedenen Systembiologieprojekten erstellen wir Datenbanklösungen und web-basierte Visualisierungs- und Analyseplattformen (z.B. http://chlamycyc.mpimp-golm.mpg.de für das GoFORSYS Systembiologie Projekt).
Softwarelösungen, die von der Gruppe entwickelt wurden, stehen unter http://bioinformatics.mpimp-golm.mpg.de/research-projects-publications/tools-services zur Verfügung.
