INF

Datenmanagement und integrative Analysen

Das INF-Projekt wurde eingerichtet um die anspruchsvollen bioinformatischen Anforderungen des SFB 1182 zu unterstützen. Das Projekt wird Daten- und Metadatenstandards entwickeln um die Datenintegration und die zukünftigen kombinierten und vergleichenden Analysen zu erleichtern. Neben der Entwicklung einer einheitlichen SFB 1182-Datenpolitik wird die INF-Gruppe den benötigten Hauptspeicher für den gesamten SFB 1182 einrichten. Die Mitglieder des SFB 1182 werden in den Bereichen Datenvorbereitung, -management und -analyse geschult und unterstützt. Das INF-Projekt wird in die kürzlich etablierten lokalen Netzwerke von Experten, wie das Bioinformatiknetzwerk und die Managementgruppe für klinische Daten, integriert. Auf lange Sicht gesehen werden wir eine zentrale Plattform einrichten, die neben der Überwachung des Datenmanagements neue Hypothesen generiert und bestätigt. Dabei werden die multivarianten Daten, die während der ersten SFB 1182-Förderperiode gesammelt wurden, eingebunden.

Diesem übergreifenden Ansatz folgend können allgemeine Konzepte und Mechanismen für Wirt-Mikrobiota-Wechselwirkungen getestet werden. Zukünftige systembiologische Analysen können einen einheitlichen konzeptionellen Rahmen schaffen, der den Vergleich verschiedener Modelle, einschließlich verschiedener Organismen und unterschiedlicher Organisationsstufen, erleichtert. Die „Systemansicht“ in der Biologie besagt, dass die Eigenschaften eines Systems auf einer bestimmten Ebene der Organisation nicht in ihren Komponenten gefunden werden können, sondern vielmehr aus ihren Wechselwirkungen hervorgehen. Infolgedessen kann ein bestimmtes biologisches System – funktionell und evolutionär – nur durch das Verknüpfen unterschiedlicher Organisationsstufen vollständig verstanden werden. Durch die Formalisierung der gesamten SFB 1182-Forschungsfragen und -ergebnisse wird das INF-Projekt eine wesentliche Rolle bei der Entstehung und Erprobung von modellübergreifenden Hypothesen spielen.

Wissenschaftler

Dr. Marc Höppner

Postdoktoranden, Assoziierte Nachwuchswissenschaftler
Universität Kiel Institut für Klinische Molekular Biologie

Jan Christian Kässens

Doktoranden
Universität Kiel Institut für Informatik Institut für Klinische Molekular Biologie