EN
DE
Home>Forschung>Teilbereich 5: Systembiologie und Bioinformatik des Alterns
[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)

2022

  • ProteasomeID: quantitative mapping of proteasome interactomes and substrates for in vitro and in vivo studies
    Bartolome A, Heiby* JC, Dau* T, Di Fraia D, Heinze I, Kirkpatrick JM, Ori A
    bioRxiv 2022, https://doi.org/10.1101/2022.08. * equal contribution
  • Novel biochemical, structural, and systems insights into inflammatory signaling revealed by contextual interaction proteomics.
    Ciuffa R, Uliana F, Mannion J, Mehnert M, Tenev T, Marulli C, Satanowski A, Keller LML, Rodilla Ramírez PN, Ori A, Gstaiger M, Meier P, Aebersold R
    Proc Natl Acad Sci U S A 2022, 119(40), e2117175119
  • p53-mediated AKT and mTOR inhibition requires RFX7 and DDIT4 and depends on nutrient abundance.
    Coronel* L, Häckes* D, Schwab* K, Riege K, Hoffmann** S, Fischer** M
    Oncogene 2022, 41(7), 1063-9 * equal contribution, ** co-corresponding authors
  • Conserved exchange of paralog proteins during neuronal differentiation.
    Di Fraia D, Anitei M, Mackmull MT, Parca L, Behrendt L, Andres-Pons A, Gilmour D, Helmer Citterich M, Kaether C, Beck M, Ori A
    Life Sci Alliance 2022, 5(6)
  • Metabolic determination of cell fate through selective inheritance of mitochondria.
    Döhla J, Kuuluvainen E, Gebert N, Amaral A, Englund JI, Gopalakrishnan S, Konovalova S, Nieminen AI, Salminen ES, Torregrosa Muñumer R, Ahlqvist K, Yang Y, Bui H, Otonkoski T, Käkelä R, Hietakangas V, Tyynismaa H, Ori A, Katajisto P
    Nat Cell Biol 2022, 24(2), 148-54
  • The natural compound atraric acid suppresses androgen-regulated neo-angiogenesis of castration-resistant prostate cancer through angiopoietin 2.
    Ehsani M, Bartsch S, Rasa SMM, Dittmann J, Pungsrinont T, Neubert L, Huettner SS, Kotolloshi R, Schindler K, Ahmad A, Mosig AS, Adam L, Ori A, Neri F, Berndt A, Grimm MO, Baniahmad A
    Oncogene 2022, 41(23), 3263-77
  • Synthesizing genome regulation data with vote-counting.
    Fischer M, Hoffmann S
    Trends Genet 2022, 38(12), 1208-16
  • Coordinating gene expression during the cell cycle.
    Fischer M, Schade AE, Branigan TB, Müller GA, DeCaprio JA
    Trends Biochem Sci 2022, 47(12), 1009-22
  • TargetGeneReg 2.0: a comprehensive web-atlas for p53, p63, and cell cycle-dependent gene regulation.
    Fischer* M, Schwarz R, Riege K, DeCaprio JA, Hoffmann S
    NAR Cancer 2022, 4(1), zcac009 * corresponding author
  • Organelle dysfunction and its contribution to metabolic impairments in aging and age-related diseases
    Heiby JC, Ori A
    Current Opinion in Systems Biology 2022, 30, 10041