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Bioinformatik & MassenspektrometrieUnsere Projekte decken die verschiedenen Gebiete in einer umfassenden Bioinformatik- und Metabolomics-Plattform ab. Für die Entwicklung nutzen wir verschiedene Methoden der Software-Entwicklung. Ein großer Teil der Auswertungen wird in der Statistik-Sprache R und mit mehreren Zusatzpaketen des Bioconductor-Projektes erstellt. Wo diese für die breitere Wissenschaft nützlich sind, entwickeln wir eigene Bioconductor-Pakete. Andere Projekte nutzen Java und die Möglichkeit passende nutzerfreundliche Web-Applikationen zu erstellen. Schließlich erlauben uns Workflow-Systeme, wie das Taverna-Projekt, verschiedene heterogene Module zu einer integrierten Pipeline zu verbinden. Rechenzeitintensive Aufgaben werden auf dem Cluster des IPB gerechnet, der sowohl mehrere leistungsfähige Knoten vor Ort bereit stellt, es aber auch erlaubt Berechnungen in eine "Public Cloud" zu verlagern.
Der erste Schritt in der Verarbeitung von Massenspektrometrie-Daten ist die Signalverarbeitung, um die komplexen Rohdaten in einfache Peaklists zusammenzufassen und die Peaks verschiedener Messungen einander zuzuordnen. Wir sind an der Entwicklung des erfolgreichen Bioconductor-Paketes XCMS beteiligt und haben weitere Pakete erstellt.
Das CAMERA-Paket ist für die Annotation der Peaklisten gedacht. CAMERA nutzt und integriert verschiedene Hinweise (wie die Korrelation der Intensitäten sowohl innerhalb als auch über verschiedene Messungen hinweg oder bekannte Massendifferenzen zwischen beispielsweise verschiedenen Addukten). Die Masseregeln erlauben es dann, die Ionenspezies (Addukte, Fragmente oder Isotope) zu annotieren, auf Wunsch zu filtern, und schließlich die neutrale Molekülmasse zu bestimmen. Sobald die Massen bekannt sind, kann die Summenformel errechnet werden. Dazu entwickeln wir in Zusammenarbeit mit Prof. Böcker (Friedrich-Schiller-Universität, Jena) das Paket Rdisop. Alle Bioconductor-Pakete können sowohl zu generischen als auch sehr spezifischen Analysen kombiniert werden und können weitere Bioconductor-Algorithmen und Datenbanken, wie z.B. das KEGGSOAP-Interface, aufrufen.
Die statistische Auswertung von Metabolomics-Experimenten liefert oft eine Vielzahl interessanter Kandidaten. Für deren weitere biologische Interpretation ist ihre Identifikation nötig. Massenspektrometrie, insbesondere die Tandem-MS, ist für die Strukturaufklärung eine wichtige analytische Methode. Klassisch werden Massenspektren unbekannter Substanzen mit Messungen von Reinsubstanzen verglichen bzw. es werden Referenzbibliotheken von verifizierten Spektren herangezogen. Das IPB Halle ist Mitglied im MassBank-Verbund von Spektrendatenbanken. Am Institut wird der erste europäische MassBank-Server unter der Adresse http://msbi.ipb-halle.de/MassBank/ betrieben und wir entwickeln verschiedene Tools und Bioinformatik-Workflows für diese Referenz-Datenbank.
Da die Messung von Referenzspektren sowohl zeit- als auch kostenintensiv sein kann, entwickeln wir in-silico-Methoden für die Spektrensuche, wie z.B. http://msbi.ipb-halle.de/MetFrag/, um Substanzen mit tandem-Massenspektren in Kandidatenlisten aus allgemeinen chemischen Datenbanken zu identifizieren. Da eine mechanistische Simulation im Allgemeinen nicht realistisch ist, nutzen wir statistische Ansätze und Methoden der Mustererkennung und Chemoinformatik.
Die Menge und Komplexität der (Roh-)Daten aus Metabolomics-Experimenten verbietet die Speicherung als Textdateien oder per Tabellenkalkulation, stattdessen sind strukturierte, herstellerunabhängige Dateiformate nötig. Momentan werden weitere Formate spezifiziert. So beteiligt sich das IPB an dem Entwurf von TraML., einem Dateiformat zum Austausch von tandem-MS und multiple reaction monitoring (MRM-) Einstellungen für Massenspektrometer.
Open Data Für den Datenaustausch müssen die Datensätze mit weiteren experimentellen Metadaten versehen werden. Für verschiedene Experimente existieren bereits anerkannte Richtlinien für die nötigen (minimalen) Informationen. Das ISA-(Investigation, Study, Assay) Datenformat und die zugehörigen Werkzeuge erzeugen und verwalten die annotierten Datensätze. Am IPB wird die Integration in den Laboralltag entwickelt, wobei Laborgeräte (Roboter zur Probenvorbereitung oder Massenspektrometer) mit eingebunden werden. Dadurch entsteht ein einfaches Labor-Informationsmanagement-System (LIMS). Die Daten aus dem Experiment E200 zu diesem Artikel sind als ISA Archiv verfügbar. |
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