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.

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.

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.

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.

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.

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.