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Startseite / Professuren und Arbeitsgruppen / Professur König, Systembiologie der Sepsis

Arbeitsgruppe Systembiologie der Sepsis

Prof. Dr. Rainer König
Projektleiter,
Systembiologie der Sepsis/König Lab, CSCC, Universitätsklinikum Jena

Professor der Systembiologie der Sepsis

Integriertes Forschungs- und Behandlungszentrum Sepsis und Sepisfolgen
Universitätsklinikum Jena | Am Klinikum 1 | 07747 Jena

Besucheradresse:
Kollegiengasse 10 | 07743 Jena

Tel: +49 3641 939 78 30

Forschung

Eines unserer Hauptziele ist die Etablierung einer Pipeline zur Analyse von Genexpression und (Epi-) Genomdaten von Blutproben, klinischen Daten und Metabolitkonzentrationen zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Sepsis.

Der Schwerpunkt liegt dabei im Verstehen der verschiedenen klinischen Verläufe auf molekularer Ebene unter Zuhilfenahme von Netzwerk-basierten Modellen. Genexpressionsprofile und Metabolitkonzentrationen werden auf die Signalübertragung und regulatorische und metabolische Netzwerke abgebildet. Auf diesen werden anschließend statistische Analysen durchgeführt.

Die Arbeitsgruppe ist Teil des Integrierten Forschungs- und Behandlungszentrums Sepsis und Sepsisfolgen (CSCC) und wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Weitere medizinische Anwendungen

Mit unseren Methoden untersuchen wir an Blutproben die veränderten Regulationsmechanismen, die bei Infektionen mit Pilzen und Bakterien auftreten. Außerdem interessieren wir uns für den Metabolismus in Krebszellen und Telomer-Erhaltungsmechanismen in Hefe und Krebszellen.

Methodenentwicklung

Hochdurchsatz-Verfahren der Genomforschung erzeugen eine massive Datenmenge auf Genomebene für eine Vielzahl von Organismen und Krankheiten. Diese Menge an Informationen muss im medizinischen Kontext sinnvoll in Zusammenhang gebracht und ausgewertet werden.

  • Regulationsanalyse: Wir analysieren Genregulation, indem wir z. B. Motive von Transkriptionsfaktorbindestellen kombinieren und mit Hilfe von gemischt ganzzahliger Optimierung den Zellkontext spezifischen Effekt von Transkriptionsfaktoren/Regulatoren bestimmen.
  • Alternatives Spleißen: Wir entwickeln Methoden zur Identifizierung alternativen Spleißens mit Hilfe von RNA-Sequenzierungsdaten.
  • Mustererkennung in zellulären Netzwerken: Wir entwickeln Methoden, um spezifische Regulationsmuster in zellulären Netzwerken mit Hilfe von Wavelet-Transformationen zu detektieren.
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