Moderne Analyseverfahren in der Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik erzeugen große und komplexe Datenmengen. Ziel der Arbeitsgruppe MultiOmics Data Science ist es, bei der Auswertung, Verknüpfung und Interpretation dieser Daten zu unterstützen. Durch die Integration verschiedener Omics-Ebenen können biologische Prozesse umfassender verstanden und neue Erkenntnisse für Landwirtschaft, Lebensmittelqualität und Gesundheit gewonnen werden. Dabei arbeiten wir eng mit dem MultiOmics Centre für Ernährung und Gesundheit (MOC) zusammen.

Im Labor am NOI Techpark können wir mithilfe der Nanopore-Technologie selbst Long-Read-Sequenzierungen durchführen und damit Fragestellungen aus Genomik und Transkriptomik bearbeiten. Die anschließende Datenauswertung erfolgt auf unserer eigenen Workstation; bei besonders rechenintensiven Analysen nutzen wir zusätzlich die Rechenkapazitäten des HPC Clusters im Rahmen des MultiOmics Centre für Ernährung und Gesundheit (MOC). So verbinden wir Laborarbeit, Bioinformatik und Datenintegration zu reproduzierbaren Workflows und praxisnahen Ergebnissen.

Beispiele aus unserer Arbeit:

• Analyse epigenetischer Veränderungen in von Apfeltriebsucht befallenen Blättern, um besser zu verstehen, wie Krankheitssymptome entstehen.
• Aufbau einer Datenbank flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs), um Aromastoffe in verschiedenen Lebensmitteln und Pflanzen mittels Massenspektrometrie gekoppelt an Gaschromatographie (GC-MS) besser zu identifizieren.