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[Translate to deutsch:] Research focus of Subarea 5.

Teilbereich 5: Systembiologie und Bioinformatik des Alterns

Teilbereich 5 konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden zur Analyse und zum Verständnis komplexer biologischer Systeme. Diese Arbeit umfasst das Design von Computeralgorithmen und biostatistischen Ansätzen sowie die Entwicklung neuer Omics- Strategien (z.B. Genomik/Epigenomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik) zur Untersuchung des Alterns und von alternsbedingten Krankheiten.

Aufgrund seiner Expertise in der rechnergestützten Datenanalyse ist der Teilbereich 5 eng mit allen anderen Teilbereichen verbunden, beinhaltet zwei wichtige Serviceeinrichtungen (Life Science Computing, Proteomics) und bietet Beratung im Bereich Statistik an. Darüber hinaus organisiert der Bereich Kurse zur Datenanalyse und Statistik.

Die Forschung wird durch fünf Schwerpunktbereiche definiert:

  • Abbildung extrinsischer und intrinsischer Faktoren, die die Stammzellen während des Alterns beeinflussen,
  • Integration von raumzeitlichen Proteomik- und Transkriptomikdaten,
  • Umfassende Bewertung von qualitativen und quantitativen Expressionsveränderungen,
  • Identifizierung und Analyse von epigenomischen Veränderungen im Alter und altersbedingten Veränderungen,
  • Netzwerkanalyse von genomischen, transkriptomischen und epigenomischen Veränderungen während des Alterns.

Forschungsfokus Teilbereich 5

Die Biologie des Alterns ist ein vielschichtiges Zusammenspiel von Netzwerken auf organischer, zellulärer, molekularer und genetischer Ebene. Mit der Etablierung des Teilbereichs „Systembiologie und Bioinformatik des Alterns“ will das FLI der Komplexität dieses Zusammenspiels gerecht werden. Ziel ist es, die Forschung in den Bereichen 1-4 bestmöglich zu verknüpfen, indem Netzwerkdaten von unterschiedlichen systemischen Ebenen zusammengeführt und so Mechanismen und Zusammenhänge aufgezeigt werden, die in einer Einzelbetrachtung unentdeckt geblieben wären.

Publikationen

(seit 2016)

2025

  • A novel quantum algorithm for efficient attractor search in gene regulatory networks.
    Rossini M, Weidner FM, Ankerhold J, Kestler HA
    Patterns (N Y) 2025, 6(9), 101295
  • Quantifying cardiovascular autonomic aging with machine learning.
    Schumann A, Gupta Y, Geisler M, de la Cruz F, Gerstorf D, Demuth I, Olecka M, Gaser C, Bär KJ
    Am J Physiol Heart Circ Physiol 2025, 329(6), H1471-9
  • Synergistic potential of CDK4/6 inhibitors and ATRA in non-APL AML.
    Skopek R, Özcan SG, Chmiel P, Morgner S, Schütt J, Ghazvini Zadegan F, Stanko C, Palusińska M, Maślińska-Gromadka K, Sbirkov Y, Stengel S, Fischer M, Brioli A, Zelent A, Szymański Ł, Schenk T
    Br J Haematol 2025, 207(4), 1279-88
  • UV laser crosslinking uncovers novel DNA-binding pattern of CTCF*
    Stanko C, Gupse Özcan S, Stengel S, Szymański Ł, Steube A, Fischer M, Brioli A, Schenk T
    bioRxiv 2025, https://doi.org/10.1101/2025.05.
  • Npbwr1 signaling mediates fast antidepressant action.
    Stein G, Aly JS, Lange L, Manzolillo A, Riege K, Brancato A, Hübner CA, Turecki G, Hoffmann S, Engmann O
    Mol Psychiatry 2025, 30(5), 1828-35
  • Identification of ordinal relations and alternative suborders within high-dimensional molecular data.
    Stolnicu* A, Eckhardt-Bellmann* P, Kestler AMR, Kestler HA
    Front Bioinform 2025, 5, 1665892 * equal contribution
  • Age-Dependent Gut Microbiota Dynamics and Their Association with Male Life-History Traits in Drosophila melanogaster.
    Sultanova Z, Dönertaş HM, Hita A, Aguilar P, Dag B, Lucas-Lledo JI, Latorre A, Carazo P
    Microb Ecol 2025 (epub ahead of print)
  • Age-dependent gut microbiota dynamics and their association with male fitness traits in Drosophila melanogaster
    Sultanova** * Z, Dönertaş** * HM, Hita A, Aguilar P, Dag B, Ignacio Lucas-Lledo J, Latorre A, Carazo P
    bioRxiv 2025, https://doi.org/10.1101/2025.05. * equal contribution, ** co-senior authors
  • Dynamics of HBV biomarkers during nucleos(t)ide analog treatment: A 14-year study.
    van Bömmel F, Degasperi E, van Bömmel A, Facchetti F, Sambarino D, Deichsel D, Brehm J, Kamga Wouambo R, Maier M, Pfefferkorn M, Berg T, Lampertico P
    Hepatol Commun 2025, 9(6), e0708
  • Author Correction: Large-scale benchmarking of circRNA detection tools reveals large differences in sensitivity but not in precision.
    Vromman M, Anckaert J, Bortoluzzi S, Buratin A, Chen CY, Chu Q, Chuang TJ, Dehghannasiri R, Dieterich C, Dong X, Flicek P, Gaffo E, Gu W, He C, Hoffmann S, Izuogu O, Jackson MS, Jakobi T, Lai EC, Nuytens J, Salzman J, Santibanez-Koref M, Stadler P, Thas O, Vanden Eynde E, Verniers K, Wen G, Westholm J, Yang L, Ye CY, Yigit N, Yuan GH, Zhang J, Zhao F, Vandesompele J, Volders PJ
    Nat Methods 2025, 22(2), 448