Die Bioinformatik stellt hierbei ein neues, eigenständiges, interdisziplinäres Arbeitsfeld dar, in dem Methoden der Mathematik, Informatik und Statistik benutzt werden. Das Ziel ist es einerseits, im engen Dialog mit Biologen unter Einbeziehung von Wissen aus der Biologie, Biochemie, Chemie und Physik die experimentelle Technik voranzutreiben, und so die Kosten z.B. des Human Genome Projects zu reduzieren. Andererseits muß die Beantwortung der relevanten biologischen Fragen durch neue Ansätze in der Datenanalyse und Modellierung möglich gemacht werden. Projekte")?>

• Multiplex-PCR Primer Design Die Polymerase Kettenreaktion (PCR) ist das Arbeitspferd der Biotechnologie. Das Multiplexen dieser Reaktion, d.h. das gleichzeitige Amplifizieren verschiedener DNA-Loci kann zu signifikanten Zeit- und Kosteneinsparungen beitragen, und ist daher von grossem Interesse für Laborapplicationen.
  Wir haben ein Computer-Programm entwickelt, das beim Auswälen von geeigneten Primer-Sequenzen sowie beim Design der Experimente den Benutzer unterstützt und so komplexe Multiplex-Reaktionen ermöglicht.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de), Astrid GÃösling, P Scott White, Rainer Schrader

• Berechnung von DNS-Schmelztemperaturen mittels fraktionaler Programmierung
  In vielen experimentellen Methoden ist es hilfreich, die Schmelztemperatur von gegebenen DNS-Stücken berechnen zu können. Die Auswahl geeigneter Primer für Polymerase-Kettenreaktionen (PCR) oder das Design von Oligonukleotiden für DNS-Chips sind Beispiele, in denen effiziente Verfahren für solche Berechnungen eingesetzt werden. Wir präsentieren einen neuen Ansatz basierend auf Dinkelbach's Algorithmus, der zu zwei gegebenen DNS-Sequenzen gleichzeitig den stabilsten Duplex und die entsprechende Schmelztemepratur bestimmt.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de), Alexander Schönhuth, Rainer Schrader in Zusammenarbeit mit Markus Leber vom Institut für Biochemie der Universität zu Köln.

• Analyse von Genexpressionsdaten mit Hilfe von Hidden Markov Modellen
  DNA-Chip-Experimente sind zu einem Standardwerkzeug im experimentellen Repertoire der Molekulargenetik geworden. Führt man mehrere Experimente hintereinander aus, erhaelt man Zeitreihen von Genexpressionsniveaus. Zur Modellierung dieser Zeitreihen haben sich HMM's als günstig erwiesen. HMM's erlauben,
  • bereits vorhandenes Wissen einzubinden,
  • zu visualisieren und interaktiv zu analysieren, wobei
  • hohe Robustheit gegenüber verrauschten und nicht vorhandenen Daten bewahrt bleibt.
  Der aktuelle Stand der Arbeiten kann hier besichtigt werden.
  Alexander Schönhuth (schoenhuth@zpr.uni-koeln.de) in Zusammenarbeit mit Alexander Schliep und Christine Steinhoff vom Max-Planck-Institut für Molekulare Genetik
  

• Konstruktion genregulatorischer Netzwerke basierend auf Genexpressionsdaten Ein Problem in der Bioinformatik besteht in der Frage, wie sich Regulierungen zwischen verschiedenen Genen eines Organismus herausfinden lassen. Mit Hilfe von Systemen von Differentialgleichungen lassen sich solche Regulierungen beschreiben. Dazu verwenden wir Genexpressionszeitreihen. Die Spezifikation des Modells sowie Methoden zur Berechnung der Parameter der Differentialgleichungen werden hier am Institut entwickelt.
  Jutta Gebert (gebert@zpr.uni-koeln.de) und Nicole Radde (radde@zpr.uni-koeln.de)

• Mustererkennung in der genetischen Epidemiologie
  Verfahren der statistischen Mustererkennung halten das Potential, komplexe Zusammenhänge in genetischen Erkrankungen zu analysieren. Ein Schwepunkt der Arbeit hier im Hause liegt in der Entwicklung neuer mathematischer Methoden für diese Zielsetzung.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de)

• Observable Operator Modelle zur Analyse von Biosequenzen
  Die statistische Modellierung von Sequenzen schafft vielfältige Analysemöglichkeiten. Unter den Anwendungen sind z.B. modell-basiertes Clustern, Mustererkennung und Alignments zu nennen. Im Rahmen einer Doktorarbeit wird eine neue Modellklasse, die Observable Operator Modelle, die als eine Verallgemeinerung der gut bekannten Hidden Markov Modelle aufgefasst werden können, sowohl theoretisch erforscht als auch zur Analyse von Genexpressionszeitreihen und der Klassifizierung von Proteinen angewendet.
  Alexander Schönhuth (schoenhuth@zpr.uni-koeln.de)

• Primer Design für Genotyping Anwendungen
  Single-Base-Extension Polymerase-Reaktionen können in Kombination mit DNA-Chips oder Flow-Cytometry-Technologie stark parallelisiert werden (Multiplexing). Hierzu ist ein sehr sorgfältiges auswählen multiplexfähiger SBE-Primer notwendig.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de), Alina Deshpande, John P. Nolan, P. Scott White

• ProClust: Protein Clustering - Searching for Homologue Proteins using transitivity
  Analyse von Proteinsequenzen für die Strukturvorhersage von Proteinen
  Eva Bolten, Peter Pipenbacher, Alexander Schliep (schliep@molgen.mpg.de), Alexander Schönhuth (schoenhuth@zpr.uni-koeln.de), Sebastian Schneckener, Dietmar Schomburg, Rainer Schrader

• Probenauswahl für DNS-Chips
  Stark parallelisierte Hybridisierungsexperimente wie auf DNS-Chips erfordern die sorgfältige Auswahl der Chip-Proben, um Kreuzhybridisierungen zu vermeiden. Im Rahmen einer Diplomarbeit wurde ein Verfahren entwickelt, geeignete Kandidaten auszuwählen.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de), Alexander Schliep

• Berechnung der Schmelztemperatur von zwei Sequenzen
  Über ein Formular kann hier, mit dem im Hause entwickelten Programm ThermAlign, die Schmelztemperatur von zwei DNA-Sequenzen online berechnet werden.
  Lars Kaderali (kaderali@zpr.uni-koeln.de)

Nähere Informationen unter http://www.zaik.uni-koeln.de/~big
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