Artikel zur Kategorie Methoden


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KI-Tool "Helixer" entdeckt Gene in unbekannten Organismen

Ein neues Werkzeug könnte die Genforschung spürbar verändern: „Helixer“ bestimmt Gene direkt aus DNA-Sequenzen – ohne Laborversuche oder Vorwissen über den untersuchten Organismus. Bislang gehörte die strukturelle Genannotation zu den anspruchsvollsten Schritten der Genom-Analyse. Dazu waren bisher umfangreiche experimentelle Daten oder gut untersuchte verwandte Arten notwendig. Das Helixer-Tool vereinfacht und beschleunigt diesen Schritt nun erheblich: Die KI erkennt typische Merkmale von Genen direkt aus den Genomsequenzen. Dazu gehören etwa Start- und Stoppsignale, sogenannte nicht-translatierte Bereiche (untranslated region, UTR), die nicht in Proteine übersetzt werden sowie strukturelle Elemente wie kodierende DNA-Sequenzen (coding DNA sequence, CDS), welche die Bauanleitung für Proteine enthalten und Zwischenstücke, Introns. „Es ist, als würde man in einem völlig unbekannten Buch plötzlich Absätze, Kapitel und einzelne Wörter erkennen“, erklärt Marie Bolger vom Jülicher Institut für Bioinformatik (IBG-4). „Das macht die Genomforschung deutlich schneller.“ Vorgestellt haben die Forschenden des Forschungszentrums Jülich (FZ Jülich) und der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf das neue Werkzeug im Fachjournal Nature Methods. „Wir konnten zeigen, dass Helixer für eine Vielzahl von Organismen funktioniert, was für den Einsatz in der Pflanzenzüchtung, Biotechnologie und Umweltforschung entscheidend ist“, betont Bolger. 

Quelle: FZ Jülich
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Polyploide Zellen im Fokus – neues Werkzeug zeigt räumliche DNA-Verteilung in Geweben

Die iSPy-Pipeline zur Quantifizierung der Kernploidie auf einen Blick. Grafik und (c): Nicholas J. Russell

Mit der neuen Pipeline iSPy (Inferring Spatial Ploidy) ist es dem multidisziplinären, internationalen Team eine hochdurchsatzfähige Bestimmung der Ploidie gelungen, also der Anzahl der Chromosomenkopien, in verschiedenen Geweben anhand von Mikroskopbildern. Die rechnergestützte Pipeline und Studie, die als Zusammenarbeit zwischen dem Formosa-Jordan-Labor des Max-Planck-Instituts für Pflanzenzüchtungsforschung in Köln, dem Fox-Labor der Duke University und dem Roeder-Labor der Cornell University, beide in den USA, entstand, wurde nun in Cell Reports Methods veröffentlicht.

Quelle: MPI für Pflanzenzüchtungsforschung
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Netzwerk: Biologische Daten verwalten und verarbeiten

DataPLANT, NFDI4Biodiversity und NFDI4Microbiota intensivieren als Biodata Interest Group ihre Zusammenarbeit. Dazu haben die drei Konsortien mit einem gemeinsamen Memorandum of Understanding (MoU) einen bedeutenden Schritt zur engeren Zusammenarbeit getan. Ziel ist, Expertise, Energien und Technologien zu bündeln, um die wissenschaftliche Community noch besser bei der Verwaltung und Verarbeitung von biologischen Daten unterstützen zu können.

Quelle: NFDI4Biodiversity

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