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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)

2020

  • Comprehensive analysis of chromothripsis in 2,658 human cancers using whole-genome sequencing.
    Cortés-Ciriano I, Lee JJK, Xi R, Jain D, Jung YL, Yang L, Gordenin D, Klimczak LJ, Zhang CZ, Pellman DS, PCAWG Structural Variation Working Group, Park PJ, PCAWG Consortium
    Nat Genet 2020, 52(3), 331
  • Loss of metabolic plasticity underlies metformin toxicity in aged Caenorhabditis elegans.
    Espada* L, Dakhovnik* A, Chaudhari* P, Martirosyan A, Miek L, Poliezhaieva T, Schaub Y, Nair A, Döring N, Rahnis N, Werz O, Koeberle A, Kirkpatrick J, Ori A, Ermolaeva MA
    Nat Metab 2020, 2(11), 1316-31 * equal contribution
  • Region-specific effects of aging on the small intestinal epithelium and the influence of dietary restriction
    Gebert N
    Dissertation 2020, Jena, Germany
  • Region-Specific Proteome Changes of the Intestinal Epithelium during Aging and Dietary Restriction.
    Gebert N, Cheng CW, Kirkpatrick JM, Di Fraia D, Yun J, Schädel P, Pace S, Garside GB, Werz O, Rudolph KL, Jasper H, Yilmaz ÖH, Ori A
    Cell Rep 2020, 31(4), 107565
  • The evolutionary history of 2,658 cancers.
    Gerstung M, Jolly C, Leshchiner I, Dentro SC, Gonzalez S, Rosebrock D, Mitchell TJ, Rubanova Y, Anur P, Yu K, Tarabichi M, Deshwar A, Wintersinger J, Kleinheinz K, Vázquez-García I, Haase K, Jerman L, Sengupta S, Macintyre G, Malikic S, Donmez N, Livitz DG, Cmero M, Demeulemeester J, Schumacher S, Fan Y, Yao X, Lee J, Schlesner M, Boutros PC, Bowtell DD, Zhu H, Getz G, Imielinski M, Beroukhim R, Sahinalp SC, Ji Y, Peifer M, Markowetz F, Mustonen V, Yuan K, Wang W, Morris QD, PCAWG Evolution and Heterogeneity Working Group, Spellman PT, Wedge DC, Van Loo P, PCAWG Consortium
    Nature 2020, 578(7793), 122-8
  • Dichotomous Impact of Myc on rRNA Gene Activation and Silencing in B Cell Lymphomagenesis.
    Joshi* G, Eberhardt* AO, Lange L, Winkler R, Hoffmann S, Kosan C, Bierhoff H
    Cancers (Basel) 2020, 12(10), E3009. doi: 10.3390/cancers12103 * equal contribution
  • Reduced proteasome activity in the aging brain results in ribosome stoichiometry loss and aggregation.
    Kelmer Sacramento* E, Kirkpatrick* JM, Mazzetto* M, Baumgart M, Bartolome A, Di Sanzo S, Caterino C, Sanguanini M, Papaevgeniou N, Lefaki M, Childs D, Bagnoli S, Terzibasi Tozzini E, Di Fraia D, Romanov N, Sudmant PH, Huber W, Chondrogianni N, Vendruscolo M, Cellerino** A, Ori** A
    Mol Syst Biol 2020, 16(6), e9596 * equal contribution, ** co-corresponding authors
  • Bashing irreproducibility with shournal
    Kirchner T, Riege K, Hoffmann S
    bioRxiv 2020, https://doi.org/10.1101/2020.08.
  • Constraining classifiers in molecular analysis: invariance and robustness.
    Lausser L, Szekely R, Klimmek A, Schmid F, Kestler HA
    J R Soc Interface 2020, 17(163), 20190612
  • Detecting Ordinal Subcascades
    Lausser* L, Schäfer* LM, Kühlwein SD, Kestler AMR, Kestler HA
    Neural Process Lett 2020, 52, 2583–2605 * equal contribution