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ExpressionLab@LMU

Gene tragen die wesentliche Information für die Synthese von RNA und Proteinen. Wird ein Gen exprimiert, so ist es aktiv, d.h. es wird in RNA übersetzt, und diese dient ggf. als Vorlage für die Synthese eines Proteins. Die Aktivität von Genen kann sehr deutlich variieren, sie hängt von vielen Faktoren (z.B. Zelltyp, Differenzierungsstadium, Nährstoffsituation, Temperatur) ab.

Microarrays sind seit ihrer Einfuehrung Ende der 1990er immer populärer unter Wissenschaftlern geworden, da sie die Beantwortung neuer Fragen ermöglichen und zu der Entwicklung vieler interessanter Analysemethoden geführt haben. Microarrays erlauben es, gleichzeitig die Aktivität vieler tausend Gene zu bestimmen. Routine Experimente charakterisieren und vergleichen zelluläre Reaktionen auf verschiedenste Faktoren (z.B. Krankheiten, Nährstoffe, verschiedene Zelltypen). Um verschiedene Fragestellungen zu addressieren wurden eine Reihe spezifischer experimenteller Plattformen entwickelt, z.B. für den Nachweis von alternativem Splicing oder exprimierter nicht-kodierender RNA.

Wir bieten Unterstützung an für viele Bereiche der Microarray Analyse, beginnend vom Planungsstadium der Experimente bis hin zu Standard-Datenprozessierungen und fortgeschrittenen Auswertemethoden der Netzwerk-orientierten Bioinformatik. Datenvorverarbeitungsschritte beinhalten Normalisierung, Clustering, Sample Klassifikation und die Bestimmung von differenziell regulierten Genen. Wir entwickeln auch viele eigene Methoden, z.B. setzen wir Vorwissen aus der Literatur und Genontologien ein, um die Messdaten über ihren Kontext in biologischen Netzen besser interpretieren zu können. Mithilfe der Messdaten können dann molekulare Netzwerke unterschiedlicher Komplexitätsstufen bewertet oder einheitlich als Petri-Netze modelliert werden. Basierend auf den erzeugten Modellen untersuchen wir molekulare Mechanismen der Gen- und Protein-Regulation auf der System-Ebene.

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