Können wir Evolution auf Systemebene verstehen?

Proteine ​​und RNAs können nicht selbstständig funktionieren, sind jedoch in großen wechselwirkenden Systemen eingebettet. Die am besten verstandenen zellularen Systeme sind der Metabolismus von dem Bakterium E. coli sowie der von der Bäcker- und Bierhefe. Um die Entwicklung dieser Systeme zu verstehen, verwenden wir vergleichende Genomik und Beschränkungs-basierte Simulationsmethoden (wie zum Beispiel Flussbilanzanalyse, FBA). In einem besonderen Projekt rekonstruieren wir z.B. ursprüngliche metabolische Netzwerke und lassen sie sich in verschiedenen Umgebungen entwickeln, um zu testen ob wir diese metabolische Entwicklung erfolgreich am Computer wiederholen können. Ein weiteres Beispiel ist die Modellierung der selektiven Kräfte, welche die Entwicklung des Pflanzenstoffwechsels regeln.

Um diese Fragen zu beantworten verwenden wir eine breite Palette von Methoden aus verschiedenen Bereichen der Bioinformatik,

• Modellierung der funktionalen biologischen Netzwerke (Metabolismus, Genregulation, ...),
• Vergleichende Genomik,
• Populations Genomik,
• Phylogenomik.

Algorithmus- und Softwareentwicklung

Neben unserer Primärforschung motiviert durch biologische Fragestellungen, entwickeln wir ebenfalls Algorithmen und produzieren auch Software. Drei Produkte, die unter aktiver Entwicklung stehen, sind Sybil (eine Systembiologie Bibliothek für Beschränkungs-basierte Modellierung), WhopGenome (eine Bibliothek für den Zugriff auf große Dateien, die Varianz oder Sequenzinformation enthalten) und PopGenome (eine Bibliothek für die populationsgenetische Analysen). Alle drei Projekte sind in der leistungsfähigen statistischen Rechenumgebung GNU R programmiert (open-source).