Genomik und Bioinformatik der Infektionskrankheiten
AG-Leiter
Prof. Dr. Klaus Jung
Mitarbeiter und Doktoranden
Dr. Max Hassenstein, M.Sc.
Franz Leonard Böge, M.Phil., M.Sc.
Shamini Hemandhar Kumar, M.Sc.
Inhalte unserer Forschung
Unsere Arbeitsgruppe erforscht bioinformatische Methoden zur Analyse biologischer Daten aus Hochdurchsatzexperimenten. In diesen Experimenten wird z.B. mit Hilfe des Next-Generation-Sequencings oder der DNA-Microarray-Technologie die Expression tausender Gene gleichzeitig oder Genom-Sequenzen ganzer Organismen ermittelt. In unserer Methodenentwicklung berücksichtigen wir insbesondere robuste Verfahren oder solche die auf eine hohe Reproduzierbarkeit der Ergebnisse abzielen. Dabei greifen wir auf klassische Methoden der Statistik zurück, etwa Resampling-Verfahren oder Verfahren der Evidence-Synthese (z.B. Metaanalysen oder das Fusionieren mehrerer unabhängiger Datensätze), und adaptieren diese für bioinformatische Zwecke. Unsere Methoden fokussieren insbesondere auf Anwendungen in der Infektionsforschung. Ein Anwendungsschwerpunkt bildet hier die virale Metagenomik, d.h. das Aufspüren viraler Sequenzen in biologischen Proben infizierter Wirte. Darüberhinaus unterhalten wir weitere Kooperationen mit Wissenschaftlern aus verschiedenen Bereichen der Biologie und Medizin, und entwickeln in diesen Projekten unsere bioinformatischen Methoden weiter. Eine Aufstellung drittmittelgeförderter Projekte finden Sie weiter unten auf dieser Seite. Zu einer Publikationsliste gelangen Sie hier.
Geförderte Projekte
Laufende Projekte:
- 2024-2028: Landesinitiative Forschungsdatenmanagement Niedersachsen - Säule 2, Förderung durch das niedersächs. MWK
- 2021-2024: EVOLECTION (System to Evolve productive sow herds by statistic, AI and sensor data driven selection of the tribal sows in criss-cross-breeding), Förderung durch das BMEL
- 2020-2024: SMABEYOND (Spinal Muscular Atrophy (SMA) beyond motoneuron degeneration: multi-system aspects), Förderung durch die EU
- 2019-2028: GRK 2485 VIPER (Virus detection, pathogenesis and intervention), Förderung durch die DFG
Abgeschlossene Projekte:
- 2019-2023: FibrOmics (Translating Omics studies into clinically relevant insights for lung fibrosis patients), Förderung durch das niedersächs. MWK
- 2019-2021: DigiStep (Digitalisierungsschritte von Lehrinhalten im Tiermedizinstudium), Förderung durch das niedersächs. MWK
- 2017-2018: GlykoViroLectinTools (Etablierung von Lektin-Bibliotheken aus Mensch, Schaf und Stechmücken – eine neue Plattform für Bindungsstudien mit viralen Glykoproteinen am Beispiel des Rifttalfiebers), Förderung durch das BMBF
- 2016-2018: N-RENNT (Niedersachsen-Research Network on Neuroinfectiology), Förderung durch das niedersächs. MWK
Weitere Informationen zu den Projekten finden Sie in der TiHo-Datenbank für Forschungsprojekte
Software
Many molecular high-throughput experiments result in high-dimensional data matrices with the number of features (represented in the rows) being much larger than the number of samples (represented in the columns). Since multiple features are measured on the same experimental unit, the data can be regarded as repeated measurements.
The R-package 'RepeatedHighDim', developed by our group, comprises a selection of functions for different aspects of the analysis of high-dimensional repeated measurements. In particular, functions for 1) outlier detection, 2) differential expression analysis, 3) self contained gene-set tests, and 4) the generation of binary random data.
Download: https://cran.r-project.org/web/packages/RepeatedHighDim/index.html
Tutorial: https://software.klausjung-lab.de/
Stellenausschreibungen, Promotionsmöglichkeiten und Themen für Abschlussarbeiten
Wir bieten regelmäßig Stellen für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter an, die über einen Studienabschluss in Bioinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung verfügen. Bzgl. offener Stellen und Promotionsmöglichkeiten (auch für Tiermediziner), sowie Themen für Bachelor- oder Masterarbeiten, können Sie uns gerne jederzeit kontaktieren (E-Mail: klaus.jung@tiho-hannover.de oder Telefon: 0511 953-8878).
Lehrmaterialien
Datenanalyse und Bioinforamtik mit R
Genom- und Transkriptomanalyse in der Infektionsforschung (B.Sc. Biologie)
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part1_biologybasics.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part2_sequencephylo.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part3_mapping.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part4_mutationanalysis.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part5_genomeassembly.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part6_metagenomics.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part7_geneexpression.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part8_genesetenerichment.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part9_machineLearning.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part10_multiOmics.zip
KJUNG_Bachelor_GenomTranskriptomBioinf_2023_part11_modelling.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises1.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises2.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises2_2.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises3.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises5.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises6.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_Exercises7.zip
GenomicsTranscriptomicsInfections_WiSe2023_ExercisesTalk.zip