Bioinformatik

Projekte: Computational RNA and target identification / structural biology

Seit einigen Jahren ist bekannt, dass RNA-Moleküle nicht nur ausschließlich Erbinformation der DNA in Aminosäuresequenzen übermitteln, sondern selbst umfangreiche regulatorische Funktionen wahrnehmen. Nicht-protein kodierende RNAs werden dabei in zwei grobe Gruppen unterteilt, ncRNAs mit einer Nukleotid-Sequenzlänge von weniger als 200 nt (kurze ncRNAs) und den neuartigen langen ncRNAs, die eine Sequenzlänge von mehr als 200 nt aufweisen. Die genregulatorischen Mechanismen der kurzen ncRNAs, wie zum Beispiel miRNAs und snoRNAs, sind meist sehr gut aufgeklärt, während für die Gruppe der langen ncRNAs Funktionen nur exemplarisch beschrieben sind. Studien zu individuellen langen ncRNAs haben gezeigt, dass sie zentrale zelluläre Prozesse, wie Transkription und Translation, kontrollieren. Darüber hinaus sind sie auch in subzellulärer Lokalisierung, in den Aufbau zellulärer räumlicher Strukturen und in die Steuerung epigenetischer Modifikationen involviert. Wir und andere konnten zeigen, dass lange ncRNAs in verschiedenen Geweben und krankheitsassoziierten Signalwegen spezifisch reguliert sind. Neuartige Therapien basierend auf langen ncRNAs könnten somit spezifischer wirken und geringere Nebenwirkungen aufweisen als herkömmliche Ansätze. Mit Methoden aus der RNA-Bioinformatik und Systembiologie, wie die Vorhersage, Modellierung und Klassifizierung von RNA-Sekundärstrukturmotiven, sowie durch Evolutions- und Transkriptionsstudien adressieren wir die Fragestellung über welche genregulatorischen Mechanismen die als Biomarker identifizierten langen ncRNAs zelluläre Prozesse steuern, und inwieweit diese als therapeutische Targets geeignet sind.

 

School of Embedded Composite Artificial Intelligence (SECAI)