Leiterin der Forschungsgruppe

Dr. Bianca Habermann
Dr. Bianca Habermann

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Für Wissenschaftler

Wie kann Software die Datenanalyse erleichtern?

Forschungsgruppe „Computational Biology" (Bianca Habermann)

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Mehr als 1.000 Wissenschaftler kooperierten im Humangenomprojekt, um die Abfolge der Bausteine im menschlichen Erbgut zu bestimmen. Ein Mammutprojekt, das mehr als zehn Jahre andauerte. Heute  könnte es innerhalb weniger Tage durchgeführt werden. Dank neuer Techniken produziert die naturwissenschaftliche Forschung heute gigantische Datensätze, deren Analyse mit Hilfe von Computern in kurzer Zeit möglich ist. Hierfür sind Wissenschaftler aber auf spezielle Programme und computerbasierte Lösungen angewiesen. Bianca Habermann entwickelt mit ihrer Forschungsgruppe „Computational Biology“ entsprechende Algorithmen und ist damit herkömmlichen Ansätzen oft um Längen voraus.
Der Mensch ähnelt vermeintlich einfachen Organismen auf molekularer Ebene oft mehr als wir ahnen. So kommen einige Proteine des Menschen in gleicher oder sehr ähnlicher Form auch in Hefen, Fliegen oder Würmern vor und erfüllen dort ähnliche oder gar die gleichen Aufgaben. Sie haben sich im Laufe der Evolution kaum verändert und lassen sich in den verschiedenen Arten relativ einfach nachweisen. Weniger einfach aufzuspüren, sind dagegen Proteine, die zwar miteinander verwandt sind, sich in den verschiedenen Arten jedoch ganz unterschiedlich entwickelt haben.
Ist die Übereinstimmung von Proteinen zwischen unterschiedlichen Arten zu gering, kann sie von herkömmlicher Software nicht erfasst werden: Bianca Habermann spricht hier von einer Grauzone der Sequenzähnlichkeit, für die sie eigens das Web-Tool morFeus entwickelt hat. Diese Suchmaschine ist online verfügbar und kann mit unerreichter Sensitivität auch noch so zarte molekulare Verwandtschaftsbande aus Proteinsequenzen herauskitzeln. Diese Erkenntnisse helfen, die Konservierung von Proteinfamilien und molekularen Prozessen in der Evolution nachzuvollziehen.
Ähnliches gilt für bestimmte Sequenzabschnitte in Proteinen, die für die Interaktion von Molekülen wichtig sind. Bislang waren sie für einen Nachweis jedoch zu kurz oder aus anderen Gründen nicht auffindbar. Für die Identifikation dieser essentiellen, funktionalen Motive verfolgt Habermanns Team mehrere verschiedene Ansätze, die ihren Ursprung in der künstlichen Intelligenz haben.
Ob Habermann nun mit diesen Methoden aber nach Proteinverwandten sucht, molekulare Veränderungen bei Krebs ins Visier nimmt, das Management großer biologischer Datensätze ermöglicht oder die Ergebnisse aus mehreren Großstudien integriert - ein Punkt ist ihr besonders wichtig: All ihre Projekte ergeben sich aus der engen Zusammenarbeit mit experimentellen Forschungsgruppen und damit aus konkreten biologischen Fragestellungen. Gelegenheit dazu ergibt sich auch in der „Bioinformatics Core Facility“, die Forschern am MPI für Biochemie unter Habermanns Leitung bei der computerbasierten Analyse ihrer Daten hilft.

 
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