Computergestützte Metagenomik
Dank moderner Sequenziertechnologien können heute in einem einzigen Experiment riesige Mengen an DNA-Daten erzeugt werden, die es ermöglichen, Gene und sogar ganze Genome aus Umweltproben zu rekonstruieren.
Hochdurchsatz-Sequenzierung in der Metagenomik
Die Hochdurchsatz-Sequenzierung spielt eine zentrale Rolle in der Metagenomik, da sie die Analyse von Mikroorganismen in einer Gemeinschaft ermöglicht, ohne dass diese isoliert oder kultiviert werden müssen. Früher konzentrierte man sich auf die Analyse von Markergenen (z. B. 16S rDNA), um die Zusammensetzung von Mikrobiomen zu bestimmen und Veränderungen über die Zeit oder an verschiedenen Orten zu beobachten.
Herausforderungen bei der Genomrekonstruktion
Neue Sequenzierungstechnologien erlauben es, das funktionelle Potenzial einer mikrobiellen Gemeinschaft zu erfassen. Allerdings erfordert dies eine große Menge an Daten und umfangreiche Rechenleistung, um längere Genomabschnitte (Contigs) aus Milliarden kleinerer Sequenzstücke zusammenzusetzen. Die vollständige Rekonstruktion der Genome aller Mitglieder einer Gemeinschaft bis hin zu Arten oder Unterarten bleibt schwierig. Oft können nur Fragmente (Contigs) rekonstruiert werden, deren genaue Zuordnung zu einem Organismus unklar bleibt. Besonders bei sehr ähnlichen Genomen versagen die gängigen computergestützten Methoden zur Gruppierung (Binning). Trotz dieser Hürden sind Metagenom-Studien erfolgreich in der Identifizierung wichtiger Gene und Genome.
Integration von Omics-Technologien
Durch die Kombination von Omics-Technologien lässt sich ein tieferes Verständnis mikrobieller Gemeinschaften gewinnen. Metatranskriptom-Studien bieten Einblicke in die Genexpressionsmuster von Mikroben. Allerdings sind noch verbesserte computergestützte Methoden notwendig, um die Transkriptionsraten mehrerer Organismen zu vergleichen, da aktuelle Algorithmen auf einzelne Genome beschränkt sind.
Cloud-basierte Analyse-Workflows und Webintegration
Unsere Forschungsgruppe entwickelt Cloud-basierte Analyse-Workflows, die auf modularen, containerisierten Anwendungen basieren. Die Ergebnisse werden in webbasierte Systeme integriert, um die Analyse für unsere Projekt-Partner zu erleichtern. NoSQL-Datenbanken werden verwendet, um große Datenmengen effizient zu speichern, während spezielle Frameworks die vergleichende Analyse von tausenden veröffentlichten Metagenom-Datensätzen unterstützen. Schneller Zugriff erfolgt über Webanwendungen, wie sie auch in Suchmaschinen zum Einsatz kommen.
Neue Ansätze für die Metagenom-Assemblierung
Trotz des Fortschritts bei der Assemblierung komplexer Metagenome besteht weiterhin Bedarf an spezialisierten Assemblern für Metagenom-Daten. Die bestehenden Short-Read-Assembler sind für isolierte Genome entwickelt worden, während Metagenom-Datensätze neue Herausforderungen an die Assemblierung stellen. Unsere Gruppe arbeitet daher an neuen Werkzeugen und Strategien zur Verbesserung der Metagenom-Assemblierung.