Einheit für Bioinformatik

Einheit für Bioinformatik

Wie stark Gene abgelesen werden, wird durch eine Vielzahl an Mechanismen kontrolliert, zum Beispiel durch die sequenz-spezifische Bindung von Transkriptionsfaktoren an die DNA, durch epigenetische Signale oder auch durch den dynamischen Zustand des Chromatins. Um ein unverzerrtes Verständnis dieser Vorgänge zu erhalten, sind groß angelegte Experimente und die Möglichkeit notwendig, genomweite Daten zu analysieren. Neben der Unterstützung vieler Projekte von Forschungsgruppen am MPI-IE steht die Einheit in engem Austausch mit der Einheit für Tiefen-Sequenzierung, denn diese erzeugt Daten in beispielloser Auflösung, Geschwindigkeit und Umfang.

'Heatmaps' sind sehr nützlich, um genomweite Daten darzustellen, etwa wichtige Histon-Marker an allen wichtigen menschlichen Genen.

Die Einheit für Bioinformatik betreibt ein leistungsstarkes Datenzentrum (über 1000 Cores und 1 PetaByte Speicher) für erste Analysen der Sequenzierdaten und für großskalige Biocomputing-Aufgaben. Für die interne Nutzung bieten wir umfangreiche Web-Services, Workflows und maßgeschneiderte Programme, die das Datenmanagement, die Visualisierung, standardisierte Analysen und das Teilen von Daten unterstützen.

Gemeinsam mit der Einheit für Tiefensequenzierung sind wir an größeren Netzwerken für Epigenom-Forschung beteiligt (SFB 992 „Medizinische Epigenetik“) und unterstützen diese Projekte mit unserer Erfahrung in der Erstellung von Daten der Tiefensequenzierung und in deren Analyse.

Um unseren Kollegen bei der Interpretation der Genom-weiten Daten zu helfen, bietet die Einheit regelmäßig Trainings-Kurse und interaktive Tutorials an.

Weitere Informationen zu den Services der Einheit für Bioinformatik finden Sie auf der englischen Seite.


Ausgewählte Publikationen

1.
Ferrari F, Arrigoni L, Franz H, Izzo A, Butenko L, Trompouki E, Vogel T, Manke T (2020)
DOT1L-mediated murine neuronal differentiation associates with H3K79me2 accumulation and preserves SOX2-enhancer accessibility
Nature Communications 11 (1), 5200.
2.
Arrigoni L, Ferrari F, Weller J, Bella C, Bönisch U, Manke T (2020)
AutoRELACS: automated generation and analysis of ultra-parallel ChIP-seq
Scientific Reports 10(1), 12400.
3.
Bhardwaj V, Heyne S, Sikora K, Rabbani L, Rauer M, Kilpert F, Richter AS, Ryan DP, Manke T (2019)
snakePipes: facilitating flexible, scalable and integrative epigenomic analysis
Bioinformatics 35(22), 4757-4759.
4.
Anatskiy E, Ryan DP, Grüning BA, Arrigoni L, Manke T, Bönisch U (2019)
Parkour LIMS: high-quality sample preparation in next generation sequencing
Bioinformatics 35(8), 1422-1424.
5.
Ramírez F, Bhardwaj V, Arrigoni L, Lam KC, Grüning BA, Villaveces J, Habermann B, Akhtar A, Manke T (2018)
High-resolution TADs reveal DNA sequences underlying genome organization in flies
Nature Communications 9(1), 189.

Weitere Publikationen von Thomas Manke und seinem Team finden Sie auf PubMed.

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