Graz

Technische Universität Graz

Institut für Computergestützte Biotechnologie - Sensen Team

Christoph W. Sensen interessiert sich vor allem für Forschungsthemen der Genomforschung und der Bioinformatik. Nachdem er zuvor in Kanada gearbeitet hatte, nahm seine Gruppe an vielen großen Genomprojekten teil, darunter kürzlich ein Oil Sands Metagenomics Research Program und das PhytoMetaSyn Program, das mit der Untersuchung der exprimierten Gene in 75 höheren Pflanzen zusammenhängt.

Die Computational Biotechnology Group führt Forschungsarbeiten durch, insbesondere zur Identifizierung von serumbasierten DNA-Markern für chronische Krankheiten und zur Entwicklung von schnellen und kostengünstigen Screeningsystemen für das Vorhandensein bestimmter DNA-Sequenzen in der Umwelt, und erbringt auch damit verbundene Dienstleistungen zu Hochdurchsatz-Bioinformatikanalysen.

 

Institut für Computergestützte Biotechnologie - Feichtinger Team

Der Forschungsschwerpunkt von Julia Feichtinger liegt auf der groß angelegten Analyse von Transkriptomik- und (Epi-) Genomik-Daten, insbesondere in Bezug auf lange nicht-kodierende RNAs.

Die Nutzung der großen Menge verfügbarer Sequenzierungsdaten ermöglicht es uns, ein umfassendes Bild der Genexpressionsmuster über Gewebe, Krankheiten und Zelltypen hinweg zu erstellen, und hilft uns daher, die zugrunde liegenden Mechanismen der Genexpressionsregulation und ihrer Dysregulation bei Krankheiten besser zu verstehen.

Fortschritte auf diesem Gebiet werden die Molekularbiologie und die klinische / biomedizinische Forschung erheblich fördern. Darüber hinaus unterstützen wir Biologen mit biostatistischen und bioinformatischen Analysen.

 

Institut für Computergestützte Biotechnologie - Thallinger Team

Unsere Forschung umfasst die Verwaltung und Verarbeitung von Hochdurchsatz-Screening-Daten sowie die Entwicklung von Datenbanken und Tools für deren rechnerische Analyse. Insbesondere interessieren wir uns für die Analyse verschiedener Datensätze, die mit Sequenzierungstechnologien der nächsten Generation, Massenspektrometrie und der Integration mehrerer Omics-Datensätze in eine gemeinsame Auswertung erstellt wurden.

Das interdisziplinäre Team aus Bioinformatikern, Biomedizinern, Chemikern, Ingenieuren und Mathematikern in unserem Labor schafft ein kreatives und inspirierendes Umfeld, um aktuelle Themen in den Biowissenschaften anzusprechen.

 

 

Institut für Biomedizinische Informatik

Das Institut für Biomedizinische Informatik unter der Leitung von Leila Taher entwickelt und nutzt bioinformatische Ansätze, um die Biologie der Genregulation zu verstehen.

Fünfzehn Jahre nach Abschluss des Humangenomprojekts ist die Anwendung auf die Diagnose, Prävention und Behandlung von Krankheiten noch in Arbeit. Der Grund dafür ist, dass sich die funktionelle Annotation auf die ~ 2% des Genoms konzentriert hat, das für Proteine ​​kodiert. Das Genom enthält jedoch auch nicht-kodierende Sequenzen, die die Genexpression regulieren und für die normale Embryonalentwicklung und die Homöostase des adulten Gewebes entscheidend sind. Mutationen in diesen regulatorischen Sequenzen sind oft mit einem Krankheitsrisiko verbunden. Regulatorische Sequenzen umfassen sehr unterschiedliche und schwer zu charakterisierende Arten von Sequenzen, wie Promotoren, die sich in der Nähe der von ihnen regulierten Gene befinden, und Enhancer, die Hunderttausende bis Millionen Basenpaare von annotierten Genen entfernt sind. Jüngste Studien haben bestimmte Chromatinmodifikationen identifiziert, die funktionell unterschiedliche starke nichtkodierende Sequenzen definieren. Es ist jedoch noch unklar, wie Chromatinanalysen zum Verständnis der zugrunde liegenden molekularen Mechanismen eingesetzt werden können. Infolgedessen bleibt die systematische Identifizierung und Charakterisierung von regulatorischen Sequenzen ein herausforderndes Problem.

Wir sind interessiert an:

  • Verbesserung unserer Kenntnisse über Struktur, Funktion und Entwicklung von regulatorischen Sequenzen;
  • Erlangung eines prädiktiven Verständnisses der Krankheitsprozesse auf Netzwerkebene, um gezielte und personalisierte therapeutische Interventionen zu ermöglichen.

 

Medizinische Universität Graz

Core Facility Computational Bioanalytics

Die Core Facility Computational Bioanalytics (CF-CBA) bietet wissenschaftlichen und klinischen Forschern auf dem Gebiet der Biostatistik und Bioinformatik technische Unterstützung und Beratung. Umfangreiche Unterstützung kann bereits in der Phase des Studiendesigns bis hin zur Analyse, Interpretation und Visualisierung komplexer Daten bereitgestellt werden. Die Einrichtung konzentriert sich derzeit auf die Verwaltung und Analyse von genomischen und biologischen Daten im Bereich der Mikrobiomforschung, der Biomarkeridentifizierung und der Variantenklassifizierungsstudien. Wir haben auch eine Computerinfrastruktur für die NGS-Datenanalyse basierend auf Galaxy Project galaxy.medunigraz.at implementiert und unterstützen diese.

 

Universität Graz

Institut für Molekulare Biowissenschaften

Das Institut für Molekulare Biowissenschaften umfasst folgende Kerneinrichtungen:

  • Core Facility präklinische MR
  • Core Facility Massenspektrometrie
  • Core Facility Mikroskopie

Das Institut für Molekulare Biowissenschaften konzentriert sich auf mehrere Forschungsthemen mit international sichtbarem Forschungsoutput. Diese Forschungsbereiche umfassen:

  • Energie und Fettstoffwechsel
  • Zellstress, Altern und Zelltod
  • Infektionsbiologie
  • Strukturbiologie
  • Biophysik
  • Proteinsynthese
  • Ernährungsforschung

 

Ressourcen

Zwei Hochleistungsrechensysteme werden von der Universität Graz betreut, Frodo und Sauron.

Frodo:

Operator: Universität Graz

Hardware: 444 cores, 48 GB RAM per node, 20 TB Speicher

Software: Bioinformatik spezifische Programme

Homepage: Frodo

 

Sauron:

Operator: Universität Graz

Hardware: 1584 cores, up to 256 GB RAM per node, 100 TB Speicher

Software: Bioinformatik spezifische Programme

Homepage: Sauron

 

 

Ansprechspersonen

Name Research topics Affiliation Web
Berghold Andrea RU Statistical Bioinformatics, Genetic epidemiology, Biostatistics and Medical Informatics Medical University of Graz - Institute for Medical Informatics Statistics and Documentation
Feichtinger Julia Tools for Genome Annotation Technical University of Graz - Institute of Computational Biotechnology
Hartler Jürgen Lipidomics, MassSpec Data Analysis Technical University of Graz - Institute of Computational Biotechnology
Gruber Karl Structural bioinformatics, structural biology, molecular modeling University of Graz - Institute of Molecular Biosciences
Trajanoski Slave Microbiome; Metagenome; RNASeq, CHipSeq, targeted resequencing Medical University of Graz - Center for Medical Research
Groselj-Strele Andrea research support in applied Biostatistics and Bioinformatics Medical University of Graz - Center for Medical Research
Gülly Christian OMICS technologies Medical University of Graz - Center for Medical Research
Moissl-Eichinger Christine Microbiome Medical University of Graz - Internal Medicine
Pasterk Markus Biobanking BBMRI-ERIC
Tatto Nadine Databases, Genome Browser Austrian Center of Industrial Biotechnology - ACIB GmBH
Steinkellner Georg structural bioinformatics; structural enzymology; molecular modeling and docking; structure Austrian Center of Industrial Biotechnology - ACIB GmBH
Thallinger Gerhard Lipidomics Technical University of Graz - Institute of Molecular Biotechnology
Villanova Laura Statistical Analyses, Experimental Design Technical University of Graz - Institute of Molecular Biotechnology
Sensen Christoph Markers for chronic diseases in mammals, Metagenomics, Expressomics Technical University of Graz - Institute of Molecular Biotechnology
Soh Jung Pipeline Development for Large Scale Analyses Technical University of Graz - Institute of Molecular Biotechnology
Leila Taher Functional Genomics; Comparative Genomics; Gene Regulation Technical University of Graz