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MF 1: Bioinformatik

Leitung:
Max von Kleist
Stellvertreter:
Oliver Drechsel

Aufgaben

Fokus unserer Arbeit ist die Entwicklung von schnellen und robusten Bioinformatikverfahren für Hochdurchsatzexperimente, die es erlauben, Fragestellungen insbesondere in Bezug auf die Diagnostik, Charakterisierung und Surveillance von Krankheitserregern zu beantworten, sowie molekularbiologische Zusammenhänge zu modellieren und simulieren. Unsere Arbeit erstreckt sich dabei von der mathematischen Formulierung der Fragestellung über die Entwicklung bzw. Adaptierung von Algorithmen und die Evaluierung auf biomedizinischen Daten bis hin zur Implementierung und Veröffentlichung von Open-Source-Software.

Wir wirken zum Einen als Bioinformatik-Service in der Datenauswertung und -interpretation. Da die Bioinformatik jedoch eine sehr junge Disziplin ist, die sich parrallel zu biotechnologischen Hochdurchsatztechnologien entwickelt, sind technische Lösungen oft nicht vorhanden, oder müssen weiterentwickelt und angepasst werden. Daher liegt ein Schwerpunkt in der unserer Organisationseinheit in der Entwicklung neuartiger bioinformatische Verfahren, die es ermöglichen, das volle Potential aus neuartigen Hochdurchsatzmethoden zu schöpfen. Beide Bereiche sind eng mit einander verzahnt. Aus der Datenauswertung ergeben sich offene Forschungsfragen und in der Forschung entwickelte Verfahren finden im Bioinformatik-Service Einsatz.

Technische Fortschritte in biomolekularen Hochdurchsatzverfahren, insbesondere im Bereich der Genomik/Transkriptomik, Proteomik sowie in den bildgebenden Verfahren bieten ungeahnte Möglichkeiten in der Biomedizin: Einzelne Experimente erzeugen Milliarden von Genbasen, oder erlauben es, die Dynamik intrazellulärer Strukturen, beispielsweise während eines Infektionsprozesses, hochaufgelöst zu beobachten. Durch das ungebremste Wachstum der technischen Möglichkeiten entstehen so innerhalb eines einzelnen Experiments Datenvolumen, die ganze Computerfestplatten füllen. Dadurch besteht die Gefahr, dass die Datenanalyse und -interpretation hinter den Möglichkeiten der Datenerzeugung zurückbleibt.

Die Herausforderung im Einsatz von Hochdurchsatzexperimenten verlagert sich somit zunehmend von der eigentlichen Informationsgewinnung hin zur Datenanalyse und der automatisierten Extraktion der relevanten Informationen. Aufgrund der großen Datenmengen und ihrer Strukturen sind deswegen spezielle Algorithmen notwendig, um zeitnah zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Dabei interessiert uns insbesondere auch die Integration von komplementären Datenquellen. Wichtige Bestandteile unserer Bioinformatikverfahren und Datenanalyse sind dabei auch die Berücksichtigung der statistischen Effekte von hochdimensionalen Daten und die möglichst exakte Bestimmung von Fehlerraten, um potentiell irreführende Interpretationen zu vermeiden.

Wir entwickeln und adaptieren für diese Datenmengen maschinelle Lernalgorithmen und Analyseverfahren und bringen diese in Kooperation mit experimentellen Arbeitsgruppen in die praktische Anwendung.

Offene Stellen

Offene Stellen sind über die Stellenausschreibungen des Robert Koch-Instituts verfügbar.

Für Projekte im Rahmen von Praktika, Bachelor-, Master- oder Diplomarbeiten suchen wir immer engagierte und hoch motivierte Studenten. Für diese und andere Anfragen wenden Sie sich direkt an den Gruppenleiter.

Software

Die Integration der entwickelten Verfahren in frei verfügbare Software ist ein wichtiges Ziel unserer Gruppe. Software ist auf https://gitlab.com/rki_bioinformatics/ verfügbar, sowie auf http://www.disease-control.org verlinkt.

Publikationen

Weiter unten auf dieser Seite sind ausgewählte Veröffentlichungen aufgelistet.

Stand: 09.01.2020

Ausgewählte Publikationen

  • Duval S, Dickinson L, Khoo S, von Kleist M (2019): Mechanistic framework predicts drug-class specific utility of antiretrovirals for HIV prophylaxis.
    PLoS Comput Biol. 15 (1): e1006740. Epub Jan 30. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006740. mehr

  • Duval S, Dickinson L, Khoo, S, von Kleist_M (2018): Hybrid stochastic framework predicts efficacy of prophylaxis against HIV: An example with different dolutegravir prophylaxis schemes.
    PLoS Comput Biol. 14 (6): e1006155. Epub Jun 14. doi: 10.1371/journal.pcbi.1006155. mehr

  • Smyth RP, Smith MR, Jousset AC, Despons L, Laumond G, Decoville T, Cattenoz P, Moog C, Jossinet F, Mougel M, Paillart JC, von Kleist M, Marquet R (2018): In cell mutational interference mapping experiment (in cell MIME) identifies the 5′ polyadenylation signal as a dual regulator of HIV-1 genomic RNA production and packaging.
    Nucleic Acids Res. 46 (9): e57. doi: 10.1093/nar/gky152. mehr

  • Smith MR, Smyth RP, Marquet R, von Kleist M (2016): MIMEAnTo – Profiling functional RNA in Mutational Interference Mapping Experiments.
    Bioinformatics 32 (21): 3369-3370. Epub 2016 Jul 10. mehr

  • Yousef KP, Meixenberger K, Smith MR, Somogyi S, Gromöller S, Schmidt D, Gunsenheimer-Bartmeyer B, Hamouda O, Kücherer C, von Kleist M (2016): Inferring HIV-1 transmission dynamics in Germany from recently transmitted viruses.
    J. Acquir. Immune Defic. Syndr. 73 (3): 356-363. Epub Jul 5. doi: 10.1097/QAI.0000000000001122. mehr

  • Smyth RP, Despons L, Huili G, Bernacchi S, Hijnen M, Mak J, Jossinet F, Weixi L, Paillart JC, von Kleist M, Marquet R (2015): Mutational interference mapping experiment (MIME) for studying RNA structure and function.
    Nat Method 12 (9): 866-72. doi: 10.1038/nmeth.3490. Epub 2015 Aug 3. mehr

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