Text-Mining für Anwendungen in Personalisierter Medizin

Hintergrund:Vollautomatische Daten-Erhebung erleichtert die Computer-gestützte Diagnostik von Krankheitsbildern oder Krankheitsverläufen. Patientenakten liefern zusätzliche, wichtige Meta-Informationen, die bislang nur wenig systematisch genutzt werden können. Im Rahmen der Arbeit sollen ontologiegestützte Ähnlichkeitsmaße zwischen Patientenakten erstellt werden um Experten-Diagnostik zu beschleunigen.

Thema:Text-Mining für Anwendungen in Personalisierter Medizin

Kontakt: Tobias Petri

Neue Algorithmen zur Identifikation Spezifischer Netzwerkregionen

Hintergrund:Die Generierung von Protein-Protein und metabolischen Netzwerken erlaubt völlig neue Perspektiven auf bekannte Krankheitsbilder. Zusammen mit am Lehrstuhl entwickelten Techniken und öffentlichen Datenbanken lassen sich große Kontext-Netzwerke definieren, die hochspezifische Fragestellungen erlauben. Ziel der Arbeit ist die Erstellung neuer Algorithmen zur Bestimmung spezifischer Netzwerk-Regionen anhand von Kontext-Wissen.

Thema: Neue Algorithmen zur Identifikation Spezifischer Netzwerkregionen

Kontakt: Tobias Petri

Analyse von alternativen splicing

Hintergrund: Das Transkriptom einer Zelle besteht aus der Menge der RNA-Moleküle in dieser Zelle. Interessant dabei ist nicht nur, welche Moleküle transkribiert wurden, sondern auch deren (relative) Konzentration (i.e. expession-level). Die extrahierte RNA kann mit next-generation-sequencing Methoden sequenziert werden. Dabei entstehen millionen kurzer Sequenz-reads, die auf das zugrunde liegende Genom aligniert werden müssen. Aus der Menge der Sequenz-reads und deren Alignments können Rückschlüsse auf die Art und Anzahl einzelner RNA-Moleküle gezogen werden.

Thema: Im Transkriptom befinden sich neben den primären Transkipten auch Isoformen, die durch alternatives splicing entstehen. Es soll überprüft werden, ob die vorhandenen Daten Rückschlüsse auf dieses alternative splicing ermöglichen. Welche bekannte und unbekannte Isoformen können gefunden werden und wie ist deren Häuffigkeit?

Umfang: Für studentische Hilfskraft oder Bachelorarbeit.

Voraussetzungen: Gute oder sehr gute Leistung im Programmierpraktikum oder absolviertes Genom-orientiertes Praktikum.

Kontakt: Lukas Windhager

Standardmethoden zur Genexpressionsanalyse ermöglichen es die Gesamt-mRNA Menge in einer Zelle für alle Gene in einem Genom zu quantifizieren und Unterschiede in dieser Gesamt-mRNA Menge zwischen unterschiedlichen Bedingungen zu identifizieren. Diese Unterschiede können sowohl durch Veränderungen im RNA Abbau oder der RNA Neu-Synthese verursacht werden, was von diesen Methoden nicht unterschieden werden kann. Unsere Kollaborationspartner haben nun eine neue Methode entwickelt um nicht nur Gesamt-RNA sondern auch RNA Abbau und Neu-Synthese zu quantifizieren.

Ausgehend von diesen Daten, gibt es eine Reihe von Projektthemen, wie z.B.

Halbwertszeit von snoRNAs

Kontakt: Caroline Friedel

Literatur-Überrepräsentationsanalyse

Hintergrund: Gene Ontology Überrepräsentations-Analyse (ORA) wird standardmäßig verwendet, um zu überprüfen ob bestimmte funktionelle Kategorien in einer Menge von Genen bzw. Proteinen überrepräsentiert werden.

Thema: Eine ähnliche Methode soll entwickelt werden, um Proteine zu identifizieren, die in der Literatur zu bestimmten Themen überrepräsentiert sind. Dazu sind Text-Mining Verfahren zu verwenden, die am Lehrstuhl für Bioinformatik entwickelt wurden.

Kontakt: Caroline Friedel

Analyse von Transkriptom Sequenzierungsdaten

Hintergrund: Während die Sequenzierung der ersten menschlichen Genome noch mehrere hundert Millionen Dollar kostete, ermöglichen nun Next Generation Sequencing Methoden (Genome Sequencer von 454/Roche, Solexa Sequencer von Illumina, das SOLiD System von Applied Biosystems) einzelne Genome für weniger als 1 Millionen Dollar zu sequenzieren. Da die Preise immer noch weiter sinken, eröffnet dies neue Anwendungen für Sequenzierungsmethoden zur Identifikation von Protein-DNA Interaktionen, miRNAs und alternativem Splicing, Genexpressionsanalyse und vieles mehr.

Thema: Es sollen Methoden und Programme entwickelt werden zur Analyse von SOLiD Sequenzierungsdaten des menschlichen Transkriptoms.

Kontakt: Caroline Friedel