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DFG project G:(GEPRIS)436137103
INF: Datenmanagement, Bioinformatik und Statistik für Metagenom Analysen
| Coordinator | Professorin Dr. Astrid Dempfle ; Professor David Ellinghaus, Ph.D. |
| Grant period | 2020 - |
| Funding body | Deutsche Forschungsgemeinschaft |
| DFG | |
| Identifier | G:(GEPRIS)436137103 |
⇧ FOR 5042: Das Mikrobiom als therapeutisches Target bei chronisch entzündlichen Darmerkrankungen ⇧
Note: Das INF-Projekt aus Phase 1 (PIs Prof. Astrid Dempfle und Prof. David Ellinghaus) ist das zentrale Datenmanagement- und Analyseprojekt von miTarget und umfasst drei wesentliche Arbeitspakete (WPs): Datenmanagement (WP1), bioinformatische Pipelineentwicklung (WP2) und Statistik (WP3). In Phase II werden wir unter anderem die Funktionen des Datenmanagements im Hinblick auf die automatisierte Abfrage von Metadateninformationen, High-performance(web)berechnungen und deren Synchronisation erweitern sowie neue Trainingsmöglichkeiten und die Nutzung des föderierten Lernens einführen (WP1). Wir werden neue Bioinformatik Software-Pipelines für sog. Dark Matter (krankheitsrelevante "bioaktive" und oft uncharakterisierte) Genprodukte und -module und ihre Assoziationen mit phänotypischen Informationen (über Priorisierungs-Scores) in Kombination mit Metatranskriptom-Expressionsdaten und dem Nachweis von Viren und Phagen weiterentwickeln (WP2). In WP3 werden wir datenschutzkonforme, ultraschnelle und benutzerfreundliche Bioinformatik-Webdienste für unsere meistgenutzten Pipeline-Anwendungen einrichten, GPU-beschleunigtes Deep Learning für metagenomisches Binning ermöglichen und die Berechnung von wirtsgenetischen polygenen Risikoscores (PRS) und polygenen Mikrobiom-Risikoscores (mPRS) durchführen. In den Statistik-Arbeitspaketen werden wir statistische Methoden für die Netzwerkanalyse von Mikrobiomdaten etablieren und weiterentwickeln, mit besonderem Schwerpunkt auf der Integration von Multi-Omics-Daten, der Identifizierung von Hauptbestandteilen eines Kernmikrobioms sowie der Netzwerkkonstruktion bei genetisch verwandten Personen in Familienstudien (WP4). Darüber hinaus werden wir miTarget Fachwissen und statistische Methoden für Interventionsstudien (RCTs) mit dem Mikrobiom als therapeutisches Ziel zur Verfügung stellen (WP5) und weiterhin statistische Unterstützung und die Zusammenarbeit mit allen Partnern in miTarget anbieten (WP6).