Symbolbild zur Spieltheorie mit  Robotern von Thymio

Forschung in der Bioinformatik

Symbolbild zur Spieltheorie mit Robotern von Thymio
Foto: Jan-Peter Kasper (Universität Jena)

Forschung im Überblick

Die Forschung der Professur für Bioinformatik an der Fakultät für Biowissenschaften ist eng mit der Lehre verbunden. Die Forschungsschwerpunkte umfassen umfangreiche Gebiete der Bioinformatik und Systembiologie.

Forschungsgebiete: 

Es gibt einen engen Zusammenhang zwischen algorithmischen und grundlegenden Aspekten. Der Hauptfokus liegt aber in der angewandten Forschung, hauptsächlich bei medizinischen und biotechnologischen Anwendungen. Das beinhaltet Alternsforschung, Leberphysiologie, Ernährungswissenschaften, mikrobielle Biosynthesen, mikrobielle Kommunikation und vieles mehr.

Die Bioinformatik ist an einer Reihe von drittmittelgeförderten Netzwerken, wie z.B. JenaAge-Zentrum (BMBF), Jenaer Schule für Mikrobielle Kommunikation (DFG), IMPRS Jena (Max-Planck-Gesellschaft) und Virtuelle Leber (BMBF) beteiligt.
Die Bioinformatik arbeitet in Kooperation mit Forschungsgruppen in der ganzen Welt, z.B. in Frankreich, England, Israel, Slowenien und den U.S.A..

Metabolismus und Optimalitätsprinzipien

Die Anwendung mathematischer Modelle ist ein wichtiger Bestandteil in der biologischen und medizinischen Forschung. Wir nutzen experimentelle und biochemische Daten, um dynamische Modelle verschiedenster Stoffwechselwege zu entwickeln. Dies reicht vom Fettstoffwechsel in der Leber bis hin zu relevanten Stoffwechselwegen in der Interaktion zwischen Pathogenen und ihrem Wirt. Zusätzlich nutzen wir Ansätze wie die dynamische Optimierung, um generelle Optimalitätsprinzipien der Regulation von Stoffwechselwegen zu verstehen. Die implementierten Modelle tragen zu einem höheren Verständnis unter anderem von Krankheitsmechanismen bei und können bei der Entwicklung von Medikamenten helfen. Dabei arbeiten wir in enger Kooperation mit experimentellen Gruppen, da Modellentwicklung und -validierung immer in einem iterativen Zyklus aus Simulationsläufen und experimenteller Überprüfung stattfindet.

Spieltheorie und zelluläre Dynamik

Mit evolutionärer Spieltheorie sowie biomathematischer und bioinformatischer Methoden untersuchen wir die Wechselwirkungen von Bakterien und Pilzen untereinander sowie mit dem menschlichen Immunsystem. Wir untersuchen, welche Faktoren Wettbewerb oder Kooperation, insbesondere Mutualismus, fördern. Im Falle eines Wettbewerbs sind wir an der spezifischen Dynamik von Verteidigungs- und Abwehrstrategien interessiert.

Gene und Biomoleküle

Eine Zelle in einem Organismus kann auf verschiedenen Ebenen auf Umweltreize und Veränderungen reagieren. Dabei kann sich die Expression der Gene ändern, aber auch die vorliegenden Transkripte oder Proteinstrukturen. Deshalb ist die Analyse von Genen und Makromolekülen unter verschiedenen Bedingungen (z.B. Stress und Alterung) sehr wichtig.
Protein-kodierende Gene können dazu auf Grundlage von sogenannten Open Reading Frames vorhergesagt werden. Die Definition von Open Reading Frames ist aber nicht eindeutig und führt zu unterschiedlichem Verständnis. Deshalb beschäftigen wir uns mit einer einheitlichen Zuordnung.
Wenn Gene in Transkripte (mRNA) überführt werden, gibt es oft verschiedene Möglichkeiten des Herausspleißens von Introns. Dieser Prozess wird alternatives Spleißen genannt und führt dazu, dass ein einziges Gen für unterschiedliche Transkripte kodieren kann. Die Funktion des alternativen Spleißens ist noch nicht vollständig erforscht und wirft vor allem bei Pilzen viele Fragen auf, die wir mit Hilfe von Daten aus RNA-Seq-Experimenten näher untersuchen möchten.
Der nächste logische Schritt ist die Betrachtung von Proteinen, ihres Aufbaus und ihre Anfälligkeit für nichtenzymatische Modifikationen. Diese Alterung von Proteinen ist Teil der grundlegenden Mechanismen des Alterns. Einblicke in diese Vorgänge helfen uns, die Auswirkungen auf unsere Zellen besser verstehen zu können. Das kann langfristig zu einer Verbesserung der Lebensqualität im Alter führen und helfen altersbedingte Krankheiten zu therapieren.