Projekte Computergestützte Virologie

Wir haben auf Hochleistungsrechnern basierende Analyseabläufe entwickelt, die es uns ermöglichen, unbearbeitete NGS-Daten aus dem Sequence Read Archive (SRA) effizient und sensitiv auf das Vorhandensein von Viren zu untersuchen, die möglicherweise als Nebenprodukt der Sequenzierung des Wirtsgenoms oder Transkriptoms mitsequenziert wurden. Wir haben ein besonderes Interesse an der Entdeckung hochgradig divergenter neuer Viren. Wir wollen das menschliche Virom als potenziellen Faktor für die Anfälligkeit für Infektionen sowie als mögliche Ursache für andere Krankheiten wie primäre Immundefekte und Krebs erforschen. Wir wollen interindividuelle Unterschiede in der Zusammensetzung des Viroms zwischen kranken und gesunden Personen untersuchen. Darüber hinaus weiten wir unseren Ansatz zur Entdeckung von Viren auf Viren in Tieren und anderen Eukaryonten aus, um (i) Säugetierarten zu identifizieren, die unbekannte Verwandte humanpathogener Viren beherbergen, was die Grundlage für die Entwicklung neuer Tierinfektionsmodelle bilden könnte, und (ii) eine umfassende Beschreibung der Virus-Wirt-Koevolution von RNA-Viren bei Eukaryonten zu erlangen.

Funding: EXC 2155: RESIST, KA1-Co-02 CoViPa

Publikationen

In enger Zusammenarbeit mit Prof. Gesine Hansen (MHH) und Prof. Thomas Pietschmann (Twincore) wollen wir verstehen, wie die zahlreichen Veränderungen im menschlichen Genom und ihr hochkomplexes Zusammenspiel die Schwere von Infektionen mit dem Respiratory Syncytial Virus (RSV) in Säuglingen beeinflussen können. Gibt es bestimmte genetische Varianten, die bei Patienten mit schwerem Infektionsverlauf häufig vorkommen? Gibt es einen Zusammenhang mit sehr seltene Veränderungen, die von Patient zu Patient unterschiedlich sind, aber dieselben zellulären Prozesse beeinflussen? Um diese und andere Fragen zu beantworten, haben unsere Kooperationspartner die Exome von etwa 175 Kleinkindern mit schwerem Krankheitsverlauf sowie einer vergleichbaren Anzahl von Kontrollen mit mildem Verlauf einer RSV Infektion sequenziert und wir wenden bioinformatische Methoden wie z.B. die genomweite Assoziationsanalyse an, um wahrscheinliche kausale Varianten in immunitätsbezogenen Genen zu identifizieren. Unsere Kooperationspartner werden dann die Wirkungsweise genetischer Varianten in diesen Kandidatengenen experimentell analysieren.

Funding: EXC 2155: RESIST