Das Verbundprojekt MOFA beschäftigt sich mit dem Thema Datenanalyse, genauer gesagt mit Verbesserungen bei der Analyse sogenannter Multi-Omics-Daten. Die Omics-Technologien umfassen verschiedene Teilgebiete der Biologie wie beispielsweise die Proteomik, die sich mit der Gesamtheit der Proteine beschäftigt, die Genomik oder die Metabolomik. In allen Omics-Teilgebieten werden mit experimentellen Ansätzen große Datenmengen erzeugt. Diese Daten können mittels integrativer Datenanalyse am Computer verarbeitet und ausgewertet werden. Insbesondere die Omics-übergreifende Datenanalyse ist dazu geeignet, in der biomedizinischen Forschung durch vergleichende Studien wichtige Zusammenhänge aufzudecken. Mit ihrer Hilfe lassen sich innovative Lösungsansätze postulieren, die anschließend im Versuch wieder überprüft werden können. Trotz der Bedeutung und weit verbreiteten Nutzung experimenteller Multi-Omics-Ansätze existieren bislang nur wenige geeignete Computermodelle und Berechnungsmethoden für eine solche integrative Datenanalyse.
Hier setzt MOFA an: Im Rahmen des Projekts soll ein Werkzeugset für die Analyse von Multi-Omics-Daten entwickelt und in großem Maßstab verfügbar gemacht werden. Es ist geplant, das in der Arbeitsgruppe von Dr. Huber als Prototyp entwickelte Multi-Omics-Factor-Analysis-Werkzeug („MOFA“) umfassend zu erweitern und mit zusätzlichen Funktionen auszustatten. So sollen u.a. weitere statistische Bausteine hinzugefügt, essentielle Diagnostikprozesse und Konfigurationen automatisiert sowie die Bedienungssoftware nutzerfreundlich und robust gegen Fehler gestaltet werden.
Es ist vorgesehen, das Analyse-Werkzeugset insbesondere für die Belange in der biologischen und biomedizinischen Grundlagenforschung zu optimieren und den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern einen grundlegenden Rahmen für die Omics-übergreifende Datenanalyse zur Verfügung zu stellen.
