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Forschung

Mit modernsten Sequenzierungstechnologien sollen Genome und Transkriptome verschiedener wirtschaftlich relevanter Pflanzenarten untersucht werden. Die daraus resultierenden großen Datenmengen müssen verarbeitet und analysiert werden. Deshalb entwickelt der Institutsbereich Bioinformatik (IBG-4) Algorithmen und Tools und implementiert maschinelles Lernen, um Big Data zu untersuchen und zu visualisieren. So kann eine Interpretation und Nutzung der komplexen Daten ermöglicht werden. Um den öffentlichen Datenzugriff und eine gemeinsame und interdisziplinäre Bearbeitung und Interpretation von großen und komplexen Datensätzen zu erleichtern, entwirft und hostet der Institutsbereich IBG-4 Datenbanken mit benutzerfreundlichen Schnittstellen. Am IBG-4 werden theoretische und experimentelle Forschung kombiniert, um neue Kandidatengene zu identifizieren und zu validieren, die Erträge qualitativ oder quantitativ verbessern, die Nutzpflanzen robuster gegen Umwelteinflüssen machen und an pflanzlichen Biosynthesewegen beteiligt sind. Unter der Leitung von Prof. Usadel ist der Institutsbereich IBG-4 in fünf Forschungsbereiche eingeteilt:

Trimmomatic

Bioinformatik

Im Forschungsbereich Bioinformatik werden Algorithmen entwickelt, die die Analyse und Auswertung von Sequenzierungen unterstützen.

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PlaBiPD

Datenbanken und Data Science

Bei der Forschung an Genomen und deren Expression werden große, komplexe Datensätze generiert, für die eine geordnete Dateninfrastruktur gebraucht wird.

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Maschinelles Lernen - Icon

Angewandtes maschinelles Lernen

Die computergestützte, ungezielte Suche nach Mustern in Datensätzen hilft, neue Zusammenhänge zu erkennen, zu visualisieren und zu interpretieren.

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Mapman result

Omics, Datenanalyse und Integration

Zur Interpretation von quantitativen und qualitativen Unterschieden in Genen (Genomics, Transcriptomics) oder Metaboliten (Metabolomics) muss eine Zuordnung zu Funktionen und Einordnung in bestimmte Prozesse erfolgen. Dies wird im Forschungsbereich Omics, Datenanalyse und Integration über Algorithmen und das Erstellen von Ontologien ermöglicht.

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Paprika im Gewächshaus

Quantitative Bioökonomie

Ziel des Forschungsbereichs Quantitative Bioökonomie ist es, die Nutzung von Pflanzen und landwirtschaftlichen oder gartenbaulichen Pflanzenresten zur Extraktion von Pflanzenstoffen für die Bioökonomie zu etablieren oder zu optimieren.

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