Visual Universitätsmedizin Mainz

 

Die Abteilung Genomische Statistik und Bioinformatik beschäftigt sich mit der Planung und Durchführung von Forschungsprojekten zu biomedizinischen Fragestellungen mit molekularen Markern sowie der biostatistischen und bioinformatischen Auswertung der Daten. Die Forschungsfragen beziehen sich auf mögliche Krankheitsursachen, Vorhersage der Krankheit sowie Modelle zur Diagnose, Risikogruppenzuordnung oder Prognose des Krankheitsverlaufs. Sie beziehen häufig Aspekte der personalisierten (oder stratifizierten) Medizin ein.

Ein Schwerpunkt unserer Arbeit liegt auf der Anwendung und Entwicklung von Methoden im Bereich der statistischen Modellierung und des maschinellen Lernens unter Berücksichtigung hochdimensionaler genomischer und weiterer molekularer Marker. Weiterhin befassen wir uns mit komplexen Studiendesigns, sogenannten Multi-Omics-Analysen (mit verschiedenen molekularen Markern) und Metaanalysen, bei denen mehrere Studien zusammengefasst werden. Dabei arbeiten wir eng mit klinischen Kooperationspartnern aus verschiedenen Bereichen sowie in Forschungsverbünden an der Universitätsmedizin Mainz sowie im nationalen und internationalen Kontext zusammen.

Zum Methodenspektrum der Arbeitsgruppe Genomische Statistik gehören genomweite Assoziationsstudien unter Verwendung von Sequenzierungs- sowie Genotypisierungs-Array-(Chip-)Daten. Dies beinhaltet auch die Berücksichtigung populationsgenetischer Aspekte, Qualitätskontrolle und Durchführung genomweiter Imputationen. Weiterhin beschäftigen wir uns mit der Analyse mitochondrialer DNA sowie mit Methoden zur genetischen Analyse in Familien, die wir in Computerprogramme implementieren und bei Projekten zu verschiedenen Krankheiten anwenden.

Die Arbeitsgruppe Bioinformatik befasst sich mit der Entwicklung von Methoden und Software für die Analyse hochdimensionaler molekularer Daten, mit dem Fokus auf Genexpressionsdaten (RNA-seq, auch mit Einzelzellauflösung). Dazu entwickeln wir neue Ansätze und Softwarepakete, u.a. interaktive Applikationen, für die statistische Modellierung, das maschinelle Lernen, die Integration sowie Interpretation von Transkriptom-, Epigenom-, Genom- und Proteom-Datensätzen.

Es bestehen Beratungs- und Kooperationsangebote zur Planung und Auswertung biomedizinischer und klinischer Forschungsprojekte in der Bioinformatik und Genomischen Statistik. Wir betreuen Praktikanten, Bachelor- und Masterarbeiten primär aus den Bereichen Bioinformatik, Bio-/ Statistik und Epidemiologie. Bei Interesse freuen wir uns über eine direkte Kontaktaufnahme.