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Algorithmische Proteomik

Die Arbeitsgruppe (AG) Algorithmische Proteomik wird geleitet von Dr. Michael Kohl. Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich vorrangig mit folgenden Schwerpunktthemen:

  • Flexible und umfassend parametrisierbare Protein-Inferenz basierend auf den Peptididentifikationen verschiedener MS/MS – Analysealgorithmen (‚search engines‘)
  • Entwicklung technologiespezifischer Algorithmen (z.B. spektrenspezifische decoy-Ansätze oder Detektion von Proteinvariationen)
  • Label-freie und label-basierte MS-basierte Quantifizierung
  • Analyse von targeted Proteomik Datensätzen (Selected/Multiple Reaction Monitoring (SRM/MRM))
  • Spatial Proteomics (cross-linking)
  • Die AG ist beteiligt an der Entwicklung von Standards für die Beschreibung und Speicherung von Proteomik-Daten (HUPO-PSI: Proteomics Standards Initiative (PSI) der Human Proteome Organization (HUPO))
  • Integrierende Analyse von Daten aus unterschiedlichen Hochdurchsatz-Technologien (multi-Omics-Auswertungen)

Die aktuelle Forschung der AG betrifft

  • die Integration weiterer Datentypen in die multi- Omics Analyse
  • die Weiterentwicklung eines peptid-basierten Verfahrens für den Vergleich von Proteomik-Experimenten
  • die Entwicklung von mathematischen Modellen zur Beschreibung der Dynamik von Proteinnetzwerken in der Zelle, sowie
  • die Weiterentwicklung von Algorithmen maschinellen Lernens, die spezifisch auf die Klassifikation biomedizinischer Proteomikdaten zugeschnitten sind (z.B. Verfahren für die Anwendung bei geringen Probengrößen).

Wir stellen der Proteomik-Community selbst implementierte Software-Tools (z.B. CalibraCurve und PIA) und verschiedene Software-Workflows zur Verfügung.