One Two
Sie sind hier: Startseite Crop Bioinformatics

Crop Bioinformatics

Die Professur Crop Bioinformatics am Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz der landwirtschaftlichen Fakultät der Universität Bonn beschäftigt sich mit der bioinformatischen Analyse von Nutzpflanzengenomen. Insbesondere werden Methoden zur Proteinfunktionsvorhersage entwickelt.

                              Logo     Crop Bioinformatics (CBi)

  1. (Vergleichende) Genomanalyse und Tomatengenomprojekt 
  2. Proteinfunktionsvorhersage mit phylogenomischen Methoden
  3. Datenintegration und Wissensrepräsentation in verteilten, service-orientierten Netzwerken

  1. Im Rahmen des Tomaten-Genomprojects wird sich die Arbeitsgruppe an der Erstauswertung von neuen Genomsequenzen (Genvorhersage, Annotation) in internationalen Konsortien beteiligen, indem sie automatisierte Auswertungsprozeduren implementiert und berechnet. Anschließend ist die wissenschaftliche Auswertung im Vergleich mit anderen Genomen geplant. Eine enge Verbindung zu (1), Datenintegration und Wissensrepräsentation, ergibt sich durch die geplante Entwicklung einer Phänotypdatenbank sowie der Vernetzung der einzelnen Projektdatenbanken.          Tomate
  2. Um die Funktionen von neuen Proteinsequenzen vorherzusagen, beispielsweise im Rahmen von Genomprojekten wie Medicago truncatula oder Tomate, wurde ein Bioinformatikworkflow Phylofun implementiert, der phylogenetische Bäume berechnet und diese als Topologie eines Bayes'sches Netzwerkes verwendet, um bekannte Funktionen auf unbekannte Proteine zu übertragen. Ergebnisse der Funktionsvorhersagen sind in der AFAWE Datenbank abrufbar. Phylofun
  3. In der Professur Crop Bioinformatics wird die Forschung und Entwicklung von Technologien zur Vernetzung und Integration molekularbiologischer Daten und Ressourcen weiter vertieft. Prof. Dr. Heiko Schoof war hier im Rahmen der EU-Projekte "PlaNet" und EUSOL und des internationalen biomoby-Projekts bereits an der Grundlagenforschung maßgeblich beteiligt. Ziel ist es, für Data-Mining-Projekte, die aus Kooperationen innerhalb des MPIZ entstehen, flexible und schnelle Lösungen zu entwickeln. Um dies zu erreichen hat sich unsere Gruppe verschiedene Schwerpunkte gesetzt. Dazu gehört zum einen die Weiterentwicklung der Technologie der Webservices. Dies ist eine relativ neue Internettechnologie, die es verschiedenen Datenbank- und Berechnungsservern erlaubt, direkt und automatisierbar miteinander zu kommunizieren. Der Nutzer kann seine Suche über ein einziges Suchportal verfolgen, welches die stets aktuelle Information von verschiedenen Datenbanken über Web Services abruft. Über Web Services können darüber hinaus Analysen zusammengestellt und automatisch eine bestimmte Abfolge von Schritten für eine beliebige Anzahl an Eingabedaten ausgeführt werden. Mit dem Programm Taverna (http://taverna.sf.net) können Hunderte von Web Services zu Abläufen kombiniert werden. Parallel dazu bauen wir Daten- und Berechnungsservices innerhalb der vernetzten Plattform auf und entwickeln Anwendersoftware zur bioinformatischen Analyse. Die Weiterentwicklung von standardisierten Datenmodellen und -formaten und die Nutzung von semantic web-Technologien zur semantischen Beschreibung biologischen Wissens in elektronisch verarbeitbarer Form runden als weitere Schwerpunkte unsere Arbeit in diesem Zusammenhang ab.

 

INRES Homepage

Agricultural faculty

Artikelaktionen