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Saarbrücken

Das Verständnis molekularer Wechselwirkungen und zellulärer
Zusammenhänge von Genen und Genprodukten ist die große
Herausforderung der Bioinformatik in der "Postgenom-Ära".
Ein wichtiges Anwendungsproblem ist die Identifizierung von
Zielproteinen und Zielstrukturen für die pharmazeutische
Wirkstofforschung. Für beide Probleme können Fortschritte
erwartet werden durch neue experimentelle Methoden und
Datenmengen und entsprechende effiziente Algorithmen zu
ihrer Analyse, insbesondere aber durch die neuartige
Kombination zur Nutzung von Verfahren und Daten. Wir
diskutieren ein neues solches Bioinformatikverfahren:
Algorithmen zur strukturbasierten und funktionellen
Annotation von Genen und Genprodukten, statististische
Signifikanzanalyse, formale Modelle biochemischer Netzwerke
und die statistische Auswertung von Expressionsdaten sind
Bausteine für die systematische Formulierung und Evaluierung
von Hypothesen über neue biologische Zusammenhänge.

Neue effiziente Algorithmen zur Strukturanalyse und
Proteinstrukturvorhersage unter Benutzung empirischer
Kontaktpotenziale aus Voronoizerlegungen und formalisierter
Beschreibungen von Proteinfaltungen und -familien und
zugehöriger experimenteller Randbedingungen sowie
Algorithmen zur Ableitung evolutionärer Verwandschaften
durch simultane Berechnung von phylogenetischen Bäumen und
zugehöriger multipler Alignments können konventionelle
Sequenzsuchen und Annotationsmethoden ergänzen, um
entferntere Verwandtschaften aufzudecken und um Hinweise auf
die mögliche Funktion von Proteinen zu gewinnen.
Informatische Hauptprobleme sind dabei die
Parameter-Kalibrierung der Verfahren und die Schätzung der
statistischen Signifikanz dieser Verwandtschaften und der
zugehörigen Strukturmodelle.

Wir kombinieren diese Vorhersage- und Annotationsmethoden
mit einem Verfahren zur Repräsentation und Modellierung
biochemischer (metabolischer und regulatorischer) Netze
durch Petri Netze. Das erlaubt die Definition von
vollständigen Netzwerken, die die Begriffe biologischer
Elementareinheiten in solchen Wechselwirkungsnetzen und der
zellulären Rolle einzelner Komponenten formalisieren.
Zusammen mit geeigneten statistischen Bewertungsfunktionen
ergibt sich eine neue Methode zur Interpretation von
Proteomdaten und Genexpressionsstärken bzw. -zeitverläufen,
z.B. aus Messungen mit Massenspektrometrie, differential
displays, Microarrays und DNA-Chips, insbesondere auch für
die Suche nach Zielproteinen.

Christian Schulte

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