Verbund

de.NBI - Etablierungsphase: Leistungszentrum RBC – RNA Bioinformatik

Innerhalb des Deutschen Netzwerks für Bioinformatik Infrastruktur (de.NBI) beschäftigt sich das Leistungszentrum „RBC – RNA Bioinformatik“ mit dem Support aller Aspekte der RNA-Bioinformatik. Seine konkreten Aufgaben sind hierbei die Erstellung einer RNA-Analyse-Workbench mit Fokus auf einer einfachen Nutzung und Reproduzierbarkeit der Analysen sowie die starke Vernetzung mit relevanten wissenschaftlichen Communities. Zusätzlich führt das Leistungszentrum RBC Lehrveranstaltungen und Weiterbildungen durch.

Teilprojekte

Abgeschlossen

Teilprojekt Freiburg

Förderkennzeichen: 031A538A
Gesamte Fördersumme: 9.405.217 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Rolf Backofen
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Fakultät für Angewandte Wissenschaften - Institut für Informatik - Lehrstuhl Bioinformatik
Georges-Köhler-Allee 106
79110 Freiburg

Teilprojekt Freiburg

Abgeschlossen

Teilprojekt Leipzig

Förderkennzeichen: 031A538B
Gesamte Fördersumme: 1.181.166 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Peter Stadler
Adresse: Universität Leipzig - Fakultät für Mathematik und Informatik - Institut für Informatik - Professur für Bioinformatik
Härtelstr. 16-18
04107 Leipzig

Teilprojekt Leipzig

Abgeschlossen

Teilprojekt Berlin

Förderkennzeichen: 031A538C
Gesamte Fördersumme: 1.359.447 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2021
Projektleitung: Dr. Altuna Akalin
Adresse: Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC)
Robert-Rössle-Str. 10
13125 Berlin

Teilprojekt Berlin

Abgeschlossen

RBC-Partnerprojekt de.NBI-epi: Teilprojekt Berlin

Förderkennzeichen: 031L0101B
Gesamte Fördersumme: 454.710 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2021
Projektleitung: Dr. Altuna Akalin
Adresse: Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft (MDC)
Robert-Rössle-Str. 10
13125 Berlin

RBC-Partnerprojekt de.NBI-epi: Teilprojekt Berlin

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.NBI-epi möchte Verbesserungen bei der Bioinformatik-Infrastruktur auf dem Forschungsgebiet der Epigenetik erreichen. Die Epigenetik befasst sich mit der Frage, welche Faktoren die Aktivität eines Gens – und damit die Entwicklung der Zelle – bestimmen. Verfahren zur computergestützten Analyse von epigenetischen Daten existieren bereits; ihre Benutzung ist jedoch Expertinnen und Experten vorbehalten. Auch ist die Integration von Daten aus verschiedenen Analysewerkzeugen aufgrund des Fehlens von definierten Schnittstellen extrem aufwändig und kompliziert.

Unter dem Dach von de.NBI soll eine Bioinformatik-Infrastruktur etabliert werden, die künftig auch Arbeitsgruppen mit Epigenetik-Fragestellungen unterstützt. Die neue Infrastruktur soll den Forscherinnen und Forschern dabei helfen, Daten aus Experimenten mit Arrays oder Next-Generation-Sequenzing nach bestmöglichen Standards durchzuführen und auszuwerten. Dafür soll die Nutzung von bereits existierenden Verfahren für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler einfacher und besser gemacht werden. Insbesondere ist geplant, die integrative Analyse der Ergebnisse zur erleichtern und Referenzdatensätze einheitlich anzubinden. Die geplanten Maßnahmen sollen zusätzlich durch Trainingsprogramme flankiert werden, in denen sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten zur Analyse vermittelt werden.

Abgeschlossen

RBC-Partnerprojekt de.NBI-epi: Teilprojekt Freiburg I

Förderkennzeichen: 031L0101C
Gesamte Fördersumme: 461.857 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2021
Projektleitung: Dr. Björn Grüning
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Fakultät für Angewandte Wissenschaften - Institut für Informatik - Lehrstuhl Bioinformatik
Georges-Köhler-Allee 106
79110 Freiburg

RBC-Partnerprojekt de.NBI-epi: Teilprojekt Freiburg I

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.NBI-epi möchte Verbesserungen bei der Bioinformatik-Infrastruktur auf dem Forschungsgebiet der Epigenetik erreichen. Die Epigenetik befasst sich mit der Frage, welche Faktoren die Aktivität eines Gens – und damit die Entwicklung der Zelle – bestimmen. Verfahren zur computergestützten Analyse von epigenetischen Daten existieren bereits; ihre Benutzung ist jedoch Expertinnen und Experten vorbehalten. Auch ist die Integration von Daten aus verschiedenen Analysewerkzeugen aufgrund des Fehlens von definierten Schnittstellen extrem aufwändig und kompliziert.

Unter dem Dach von de.NBI soll eine Bioinformatik-Infrastruktur etabliert werden, die künftig auch Arbeitsgruppen mit Epigenetik-Fragestellungen unterstützt. Die neue Infrastruktur soll den Forscherinnen und Forschern dabei helfen, Daten aus Experimenten mit Arrays oder Next-Generation-Sequenzing nach bestmöglichen Standards durchzuführen und auszuwerten. Dafür soll die Nutzung von bereits existierenden Verfahren für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler einfacher und besser gemacht werden. Insbesondere ist geplant, die integrative Analyse der Ergebnisse zur erleichtern und Referenzdatensätze einheitlich anzubinden. Die geplanten Maßnahmen sollen zusätzlich durch Trainingsprogramme flankiert werden, in denen sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten zur Analyse vermittelt werden.

Abgeschlossen

RBC-Projektpartner de.STAIR: Teilprojekt Leipzig

Förderkennzeichen: 031L0106A
Gesamte Fördersumme: 78.063 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2017
Projektleitung: Dr. Dr. Steve Hoffmann
Adresse: Universität Leipzig - Interdisziplinäres Zentrum für Bioinformatik (IZBI)
Härtelstr. 16-18
04107 Leipzig

RBC-Projektpartner de.STAIR: Teilprojekt Leipzig

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.STAIR beschäftigt sich mit der Analyse von RNA-Sequenzierungen. Ziel des Projektes ist es, benutzerfreundliche Arbeitsabläufe zur Analyse und Integration von Genexpressionsdaten zu entwickeln und praktische Hilfestellung bei der Auswertung von RNA-Sequenzierungsexperimenten zu geben. In diesem Bereich ist die sogenannte RNA-Seq mittlerweile zu einem weit verbreiteten Werkzeug geworden, mit deren Hilfe die Genexpression quantitativ und qualitativ untersucht werden kann. Die Qualität der RNA-Sequenzierung schwankt jedoch: Die Vielfalt der Studiendesigns, die große Anzahl von RNA-Seq-Protokollen sowie die charakteristischen Eigenschaften der untersuchten Organismen haben großen Einfluss auf nachgelagerte Analysen.

Das de.STAIR-Projekt soll daher die Werkzeuge und Arbeitsabläufe des de.NBI-RNA-Bioinformatik-Zentrums (RBC) um weitere Werkzeuge ergänzen mit dem Ziel, die Rohdaten-Analyse und die umfassende Integration von Genexpressionsdaten weiter zu verbessern. Zudem ist vorgesehen, bereits verfügbare Algorithmen weiterzuentwickeln und zu optimieren. Die Arbeitsabläufe und automatisierten Verarbeitungsketten (die sogenannten „Processing Pipelines“) zur Analyse von RNA-Seq Daten werden dabei – in Abstimmung mit dem RBC – von den drei Teilprojektpartnern gemeinsam entwickelt. Zudem ist geplant, spezielle Trainingsmaßnahmen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anzubieten, um Hürden bei der RNA-Seq-Datenanalyse zu verringern.

Abgeschlossen

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Freiburg II

Förderkennzeichen: 031L0106B
Gesamte Fördersumme: 477.503 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Wolfgang Hess
Adresse: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Fakultät für Biologie - Institut für Biologie III
Schänzlestr. 1
79104 Freiburg

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Freiburg II

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.STAIR beschäftigt sich mit der Analyse von RNA-Sequenzierungen. Ziel des Projektes ist es, benutzerfreundliche Arbeitsabläufe zur Analyse und Integration von Genexpressionsdaten zu entwickeln und praktische Hilfestellung bei der Auswertung von RNA-Sequenzierungsexperimenten zu geben. In diesem Bereich ist die sogenannte RNA-Seq mittlerweile zu einem weit verbreiteten Werkzeug geworden, mit deren Hilfe die Genexpression quantitativ und qualitativ untersucht werden kann. Die Qualität der RNA-Sequenzierung schwankt jedoch: Die Vielfalt der Studiendesigns, die große Anzahl von RNA-Seq-Protokollen sowie die charakteristischen Eigenschaften der untersuchten Organismen haben großen Einfluss auf nachgelagerte Analysen.

Das de.STAIR-Projekt soll daher die Werkzeuge und Arbeitsabläufe des de.NBI-RNA-Bioinformatik-Zentrums (RBC) um weitere Werkzeuge ergänzen mit dem Ziel, die Rohdaten-Analyse und die umfassende Integration von Genexpressionsdaten weiter zu verbessern. Zudem ist vorgesehen, bereits verfügbare Algorithmen weiterzuentwickeln und zu optimieren. Die Arbeitsabläufe und automatisierten Verarbeitungsketten (die sogenannten „Processing Pipelines“) zur Analyse von RNA-Seq Daten werden dabei – in Abstimmung mit dem RBC – von den drei Teilprojektpartnern gemeinsam entwickelt. Zudem ist geplant, spezielle Trainingsmaßnahmen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anzubieten, um Hürden bei der RNA-Seq-Datenanalyse zu verringern.

Abgeschlossen

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Rostock

Förderkennzeichen: 031L0106C
Gesamte Fördersumme: 407.414 EUR
Förderzeitraum: 2016 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Olaf Wolkenhauer
Adresse: Universität Rostock - Fakultät für Informatik und Elektrotechnik - Institut für Informatik - Lehrstuhl für Systembiologie und Bioinformatik
Ulmenstr. 69
18057 Rostock

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Rostock

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.STAIR beschäftigt sich mit der Analyse von RNA-Sequenzierungen. Ziel des Projektes ist es, benutzerfreundliche Arbeitsabläufe zur Analyse und Integration von Genexpressionsdaten zu entwickeln und praktische Hilfestellung bei der Auswertung von RNA-Sequenzierungsexperimenten zu geben. In diesem Bereich ist die sogenannte RNA-Seq mittlerweile zu einem weit verbreiteten Werkzeug geworden, mit deren Hilfe die Genexpression quantitativ und qualitativ untersucht werden kann. Die Qualität der RNA-Sequenzierung schwankt jedoch: Die Vielfalt der Studiendesigns, die große Anzahl von RNA-Seq-Protokollen sowie die charakteristischen Eigenschaften der untersuchten Organismen haben großen Einfluss auf nachgelagerte Analysen.

Das de.STAIR-Projekt soll daher die Werkzeuge und Arbeitsabläufe des de.NBI-RNA-Bioinformatik-Zentrums (RBC) um weitere Werkzeuge ergänzen mit dem Ziel, die Rohdaten-Analyse und die umfassende Integration von Genexpressionsdaten weiter zu verbessern. Zudem ist vorgesehen, bereits verfügbare Algorithmen weiterzuentwickeln und zu optimieren. Die Arbeitsabläufe und automatisierten Verarbeitungsketten (die sogenannten „Processing Pipelines“) zur Analyse von RNA-Seq Daten werden dabei – in Abstimmung mit dem RBC – von den drei Teilprojektpartnern gemeinsam entwickelt. Zudem ist geplant, spezielle Trainingsmaßnahmen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anzubieten, um Hürden bei der RNA-Seq-Datenanalyse zu verringern.

Abgeschlossen

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Jena

Förderkennzeichen: 031L0106D
Gesamte Fördersumme: 360.112 EUR
Förderzeitraum: 2018 - 2021
Projektleitung: Prof. Dr. Dr. Steve Hoffmann
Adresse: Leibniz-Institut für Alternsforschung - Fritz-Lipmann-Institut e. V. (FLI)
Beutenbergstr. 11
07745 Jena

RBC-Partnerprojekt de.STAIR: Teilprojekt Jena

Das de.NBI-Partner-Verbundprojekt de.STAIR beschäftigt sich mit der Analyse von RNA-Sequenzierungen. Ziel des Projektes ist es, benutzerfreundliche Arbeitsabläufe zur Analyse und Integration von Genexpressionsdaten zu entwickeln und praktische Hilfestellung bei der Auswertung von RNA-Sequenzierungsexperimenten zu geben. In diesem Bereich ist die sogenannte RNA-Seq mittlerweile zu einem weit verbreiteten Werkzeug geworden, mit deren Hilfe die Genexpression quantitativ und qualitativ untersucht werden kann. Die Qualität der RNA-Sequenzierung schwankt jedoch: Die Vielfalt der Studiendesigns, die große Anzahl von RNA-Seq-Protokollen sowie die charakteristischen Eigenschaften der untersuchten Organismen haben großen Einfluss auf nachgelagerte Analysen.

Das de.STAIR-Projekt soll daher die Werkzeuge und Arbeitsabläufe des de.NBI-RNA-Bioinformatik-Zentrums (RBC) um weitere Werkzeuge ergänzen mit dem Ziel, die Rohdaten-Analyse und die umfassende Integration von Genexpressionsdaten weiter zu verbessern. Zudem ist vorgesehen, bereits verfügbare Algorithmen weiterzuentwickeln und zu optimieren. Die Arbeitsabläufe und automatisierten Verarbeitungsketten (die sogenannten „Processing Pipelines“) zur Analyse von RNA-Seq Daten werden dabei – in Abstimmung mit dem RBC – von den drei Teilprojektpartnern gemeinsam entwickelt. Zudem ist geplant, spezielle Trainingsmaßnahmen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anzubieten, um Hürden bei der RNA-Seq-Datenanalyse zu verringern.