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Bioinformatik (Prof. Lenhof)

 

 

3D Modelle von Molekülen generiert mit BALLView, unserem Tool für molekulares Modellieren.

Über uns

Die Arbeitsgruppe Lenhof entwickelt neue bioinformatische Methoden für Fragestellungen der Biomedizin und Pharmazie. Wir entwerfen Algorithmen und implementieren Software zum Studium der molekularen Ursachen von Krankheiten und zur Identifizierung von Zielmolekülen. Ferner arbeiten wir an neuen Verfahren zur Detektion von Biomarkern und an minimal-invasiven Ansätzen für die Krebsdiagnostik, die auf umfangreichen Antikörper- und miRNA-Profilen basieren. Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung ist das Studium von Protein-Protein-Interaktionen und die Entwicklung von Protein-Docking-Verfahren. Um die Implementierung neuer Ansätze zu beschleunigen, entwickeln wir BALL (Biochemical ALgorithms Library), ein Rahmenwerk für das „Rapid Software Prototyping“ im Bereich des molekularen Modellierens.

 

 

Gruppenleiter

Prof. Dr. Hans-Peter Lenhof

 

 

Hans-Peter Lenhof studierte Mathematik und Chemie an der Universität des Saarlandes (Diplom in Mathematik 1989). 1993 schloss er seine Dissertation im Fach Informatik an der Universität des Saarlandes ab. Von 1993 bis 1999 forschte er als Post-Doc am Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken. 1999 habilitierte er im Fach Informatik an der Universität des Saarlandes und übernahm eine Forschungsgruppenleiterstelle (C3) am MPI für Informatik. Seit 2000 leitet er einen Lehrstuhl für Bioinformatik an der Universität des Saarlandes.

 

"Unsere Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung neuer bioinformatischer Ansätze und Methoden zum Studium und zur Aufklärung der Mechanismen der Tumorentstehung und -entwicklung mit dem Ziel, die Diagnose, Prognose und Therapie von Tumoren zu verbessern."

 

 

Unsere Projekte

Suche nach neuen Biomarkern

 

Autoantikörper-Macroarray und das Schema der eingesetzten Bildanalyseprozedur.

In enger Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Eckart Meese (Humangenetik, Universität des Saarlandes) erforschen wir neue diagnostische Ansätze, die auf umfangreichen Antikörper- und miRNA-Profilen basieren. In ersten Machbarkeitsstudien wurden Autoantikörper- und miRNA-Profile in Blutseren von Patienten mit verschiedenen Erkrankungen und einer Vergleichsgruppe bestimmt. Klassifikationsverfahren, die auf diesen Profilen trainiert und evaluiert wurden, erreichten für einige Krankheiten, unter anderem Meningiome, Gliome, Lungentumore, Melanome und Multiple Sklerose (MS), eine hohe Sensitivität und Spezifität. Unsere Ergebnisse zeigen deutlich, dass Antikörper- und miRNA-Profile großes diagnostisches Potential besitzen.

 

Analyse und Visualisierung von biologischen Netzwerken

 

Ein Ausschnitt aus einem biologischen Netzwerk, das einen Teil einer in Tumorzellen deregulierten Signalkaskade zeigt.

Komplexe biologische Prozesse können als Ketten bzw. Netzwerke von einzelnen Reaktionen aufgefasst werden und können daher als Graphen modelliert werden, wobei die Knoten und Kanten der Graphen die beteiligten Biomoleküle und deren Reaktionen und Interaktionen repräsentieren. Wir entwickeln neue Graph-basierte Ansätze für die Analyse und Visualisierung von biologischen Prozessen. Unser besonderes Interesse gilt hierbei der Entwicklung neuer Verfahren zur Detektion und Analyse von deregulierten regulatorischen Prozessen und Signalkaskaden, welche charakteristisch für bestimmte pathogene Prozesse und Krankheiten, wie z.B. Krebs sind.