Das de.NBI-Partner-Einzelprojekt DAIS möchte Verbesserungen bei der Bioinformatik-Infrastruktur auf dem Gebiet der Bildanalyse erreichen. Dank immer modernerer Analysegeräte wie beispielsweise hochauflösenden Lichtmikroskopen steigt die Menge an Bilddateien und damit der Bedarf an neuen Verarbeitungs-, Berechnungs- und Auswerteverfahren rasant an. Ziel des Projektes ist es, ein benutzerfreundliches und leistungsstarkes Software-Werkzeug für die biologische Bildanalyse zu entwickeln und den Forscherinnen und Forschern bereitzustellen.

Im Rahmen des Projekts sollen dafür zwei viel genutzte Open Source Software-Pakete (also frei verfügbare Software-Programme) intelligent miteinander verknüpft und weiterentwickelt werden. Bei den Software-Paketen handelt es sich zum einen um das Programm „Fiji“, eine offene Analyse-Plattform für biologische Bilddateien sowie das Programm „KNIME“, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erstellung von Prozessen und Workflows. Durch die Verbindung dieser beiden Systeme können Nutzerinnen und Nutzer künftig Bildverarbeitungsprozesse wesentlich besser abbilden und biologische Bilder effizient aufbereiten. Auch die Auswertung würde sich durch eine Verknüpfung deutlich verbessern. Ergänzend sollen im Rahmen des Projektes zudem auch Nutzerschulungen angeboten und sogenannte Hackathons veranstaltet werden. Hackathons sind Veranstaltungen, bei denen Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus unterschiedlichen Fachrichtungen der Software- oder Hardwareindustrie gemeinsam an neuen Software-Produkten arbeiten. Sowohl Nutzerschulungen als auch Hackathons haben sich in der Vergangenheit als sehr gut geeignet erwiesen, um Open-Source-Projekte gemeinsam weiterzuentwickeln.

Das vorliegende de.NBI-Partner-Einzelprojekt verfolgt das Ziel, allen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern Proteinstrukturdaten im Bereich der modernen Lebenswissenschaften einfach zugänglich und nutzbar zu machen. Dafür soll die Protein-Datenbank PDB, die sich bereits als weltweit zentraler Knotenpunkt für Experimentaldaten in diesem Bereich etabliert hat, ausgebaut werden. Im Rahmen des Projekts sollen die in der PDB bereits vorhandenen Strukturdaten mit wichtigen, automatisierten Präprozessierungsverfahren angereichert werden, die für die Nutzung der Daten in der biotechnologischen Forschung notwendig sind. Insbesondere sollen Suchverfahren entwickelt werden, die eine gezielte Auswahl forschungsrelevanter Proteine auf der Basis von Struktureigenschaften ermöglichen würden. Die Schwerpunkte liegen dabei auf der Betrachtung aktiver Zentren und Interaktionen zu niedermolekularen Substanzen wie Substrate, Co-Faktoren und Inhibitoren. Als Entwicklungsbasis dient der am Zentrum für Bioinformatik in Hamburg etablierte "ProteinsPlus-Server".

Das Projekt gliedert sich in drei Phasen: In der ersten Phase erfolgt die Spezifikation des Gesamtfunktionsumfangs. Alle Funktionen werden in drei Kategorien eingeteilt, und es erfolgt vor allem die Planung und Umsetzung der Schnittstelle zwischen dem ProteinsPlus-Server und anderen Servern. In der zweiten Phase ist u.a. der Aufbau einer Suche auf der Basis von Bindetaschenvergleichen geplant. In der dritten Phase wird schließlich im Wesentlichen die Suchfunktion finalisiert, so dass die Benutzerinnen und Benutzer weitestgehend selbsterklärend durch einen Daten-Vorbereitungsprozess geleitet werden. In allen drei Phasen werden begleitend Kursmaterialen und entsprechende Weiterbildungsangebote im Bereich der Protein-Strukturbioinformatik entwickelt.

Das de.NBI-Partner-Einzelprojekt MASH verfolgt das Ziel, Verbesserungen auf dem Forschungsgebiet der Metabolomik zu erreichen. Die Metabolomik beschäftigt sich mit Stoffwechselprodukten (Metaboliten) und deren Analyse. Eine weit verbreitete Methode, um Metabolite in einem biologischen System zu erfassen und auszuwerten, ist die Massenspektrometrie: Bei dieser Messmethode werden die Substanzen durch ihre Masse charakterisiert. Die für eine Interpretation notwendige Molekülstruktur kann mit dieser Technik jedoch nicht erfasst werden. Lösungen für diese Problematik bietet hier die Bioinformatik an: So wurden in der Vergangenheit am Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie in Halle (IPB) bereits die Software-Systeme MassBank und MetFrag entwickelt. Diese Computerprogramme unterstützen die Analyse von Massensprektrometrie-Daten und ermöglichen eine Beschreibung von Metaboliten für die funktionelle Zuordnung.

Im Rahmen des MASH-Projektes soll die Analyse-Software für Massensprektrometrie-Daten nun weiter verfeinert und die Systemsicherheit und –skalierbarkeit von zwei Datenbanksystemen verbessert werden. Es ist geplant, die am IPB entwickelten Metaboliten-Identifikationsysteme MetFrag und MetFusion in den sogenannten Metabolomics-Workflow-Service im Rahmen des de.NBI-Netzwerkes zu integrieren. So ließe sich künftig die Servicequalität überwachen, und die Leistungsfähigkeit könnte bei steigender Nutzung den Anforderungen angepasst werden. Weitere Ziele sind die Verbreitung von Metabolomics-Standards und die Aufarbeitung von Datensätze für Veröffentlichungen.

Das de.NBI-Partner-Einzelprojekt MetaProtServ verfolgt das Ziel, Verbesserungen auf dem Forschungsgebiet der Metaproteomik zu erreichen. Die Metaproteomik untersucht komplexe mikrobielle Lebensgemeinschaften, das sogenannte Metaproteom, und analysiert die einzelnen zellulären Funktionen. Beispiele für Metaproteom sind die menschliche Darmflora oder die Gesamtheit aller Bakterien (Biozönose) in einer Biogas- oder Abwasserreinigungsanlage. Um krankhafte Veränderungen im Darm besser erkennen oder die Bakterienzusammensetzung in Biogas- und Abwasserreinigungsanlagen gezielt verändern zu können, sind genauere Kenntnisse über das Metaproteom notwendig.

Derzeit liefern die Metaproteomik und die sie ergänzenden bioinformatischen Werkzeuge, die ursprünglich für die Proteomik von Reinkulturen entwickelt wurden, jedoch oft keine zufriedenstellenden Ergebnisse: Um Proteine zu identifizieren, wird meist eine Datenbanksuche mit Metagenom-Sequenzen durchgeführt. Diese kommt häufig zu einer hohen Zahl redundanter Treffer in Bezug auf die Taxonomie und die Funktion der identifizierten Proteine.

Um hier Verbesserungen zu erreichen, wurde an der Universität Magdeburg die MetaProtServ-Software entwickelt. Im Rahmen des Projektes soll das benutzerfreundliche Programm nun mit einer graphischen Oberfläche als Web-Service verfügbar gemacht werden, um mehr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern die Nutzung dieses Programmes zu ermöglichen. Ein Anwender-Training sowie ein individueller Support bei Problemen sollen zusätzlich die Zugänglichkeit dieser Software in der wissenschaftlichen Gemeinschaft erleichtern. Funktionalität und Wartungsfreundlichkeit werden ebenfalls weiterentwickelt mit dem Ziel, die Software um Schnittstellen für den Import und Export von Metaproteom-Daten zu erweitern. Zudem ist geplant, Nutzerschulungen anzubieten und sogenannte Hackathons zu veranstalten. Beides hat sich in der Vergangenheit als sehr gut geeignet erwiesen, um Open-Source-Projekte gemeinsam weiterzuentwickeln.