Konzentration auf die Mission der Gruppe

Die Vital-IT-Gruppe unter der Leitung von Mark Ibberson fungiert als wichtige nachhaltige Bioinformatik-Ressource für nationale und internationale Projekte und Kooperationen mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie . Dank seiner vielfältigen Fachkenntnisse in den Bereichen Computational Biology, Datenmanagement und Software-Engineering ist das Team in der Lage, maßgeschneiderte Lösungen für komplexe biologische Fragestellungen zu finden, darunter auch im Bereich der biomedizinischen und Omics-Daten. Der Mehrwert für seine Partner liegt in seinem starken Engagement für eine effektive und unabhängige Förderung der Wissenschaft.

Wissensmanagement

Unsere Kompetenzen im Bereich Wissensmanagement und Datenverwaltung ermöglichen uns neue und schnellere Einblicke in komplexe Datensätze. Wir organisieren, bereinigen und kontrollieren die Qualität Ihrer Datensätze für die anschließende Analyse. Darüber hinaus verarbeiten, transformieren und passen wir Ihre Datensätze an bestehende Standards an und stellen sie als Datenbank zur Verfügung. Wir sind auf den Umgang mit verschiedenen Arten von Omics-Daten (z. B. RNA-Seq, Metabolomik, Lipidomik, Proteomik, Transkriptomik, Mikrobiomik) spezialisiert, einschließlich sensibler Daten, für die wir maßgeschneiderte Lösungen anbieten können (z. B. föderierte Analyse oder sichere dedizierte Server für die Fernanalyse). Zu unseren Spezialgebieten gehören:

  • FAIR-Datenmanagement
  • Daten- und Literaturkuratierung
  • Wissensrepräsentation

In der Praxis:

  • Einrichtung einer „föderierten Datenbank für die Entdeckung von Biomarkern” bei Typ-2-Diabetes (T2D) als Teil des IMI-Konsortiums RHAPSODY. In dieser Datenbank wurden 10 klinische Beobachtungskohorten mit insgesamt 50.000 Patienten standardisiert, harmonisiert und für statistische Analysen verfügbar gemacht. Wir haben Data-Mining- und Statistik-Tools in einem Analysepaket entwickelt, das Forscher innerhalb des Konsortiums nutzen können.Weiter lesen und Video ansehen
  • Einrichtung einer Datenbank mit ~100 klinischen Studien als Teil des IMI-Konsortiums Hypo-RESOLVE. Die Arbeit umfasste die Einrichtung einer ETL-Pipeline (Extract, Transform, Load) zur Einspeisung von Studiendaten in eine sichere Oracle-Datenbank und die Schaffung einer virtuellen Analyseumgebung, die über einen Remote-Desktop zugänglich und durch eine 2-Faktor-Authentifizierung gesichert ist.
  • Einrichtung sicherer Pipelines zur Verarbeitung und Analyse von Exomsequenzierungsdaten bei verschiedenen Krebsarten, um die Faktoren zu identifizieren, die für die Resistenz gegen Immuntherapien verantwortlich sind, als Teil des IMI-Projekts IMMUcan.

Mehr über die Rolle des SIB in europäischen öffentlich-privaten Partnerschaften

Datenauswertung und -analyse

Wir bieten auf den jeweiligen Forschungskontext zugeschnittene Analyse-Pipelines, einschließlich Multi-Omics-Modellen und Ergebnisinterpretation. Zu unseren Spezialgebieten gehören:

  • Omics-Analyse
  • Integrative und Netzwerkanalyse
  • Maschinelles Lernen

In der Praxis:

  • Entwicklung einer Methode zur Interpretation von Genexpressionsdaten mit Stoffwechselmodellen, die zur Identifizierung von Schlüsselgenen bei Adipositas-assoziierten Entzündungen im Fettgewebe beigetragen hat (lesen Sie den Artikel)
  • Integrative Analyse von Lipidomikdaten von Mäusen und Menschen, die zur Entdeckung neuer Lipid-Biomarker-Kandidaten für T2D geführt hat (artikel lesen)
  • Transkript-Assemblierung und funktionelle Charakterisierung von herzspezifischen lncRNAs in Zusammenarbeit mit der Medizinischen Fakultät der Universität Lausanne (artikel lesen)
  • Transkriptomik-Datenanalyse aus Muskelbiopsien in einer klinischen Studie am Menschen zur Untersuchung der Wirkung von Urolithin A auf die Muskelfunktion (artikel lesen)

Bioinformatik-Tools

Wir entwickeln maßgeschneiderte Webanwendungen und Softwaretools zur Präsentation, Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten und Ergebnissen. Dabei verwenden wir verschiedene Standards, um Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten (z. B. W3C-Standards wie RDF).

In der Praxis:

  • Entwicklung von SourceData in Zusammenarbeit mit EMBO – einer webbasierten Plattform zur Kuratierung und Kommentierung von Abbildungen in wissenschaftlichen Publikationen (lesen Sie den Artikel).
  • Entwicklung von Oncobench® in Zusammenarbeit mit der SIB Clinical Bioinformatics Group und den Genfer Universitätskliniken (HUG) – einer Softwareplattform zur Unterstützung der Krebsdiagnose (lesen Sie die News)

Zugriff auf unsere Software-Stack

Software-Tools und Webanwendungen

Unser Ansatz

Wir streben Partnerschaften an: Selbst bei einmaligen Kooperationen möchten wir die Daten und Ziele des Projekts, an dem wir arbeiten, genau verstehen. Unsere Partner schätzen unsere Zuverlässigkeit, unser Engagement und unseren Teamgeist.

Unsere Erfolgsbilanz umfasst biomedizinische Forschungsprojekte unterschiedlicher Größe – von punktueller Hilfe bis hin zu langfristigen europäischen Projekten.

Wir sind bekannt für unsere Flexibilität und Unabhängigkeit, die es uns ermöglichen, effiziente Lösungen zu entwickeln und für jede Situation maßgeschneiderte Beratungsleistungen anzubieten. So kann die Zusammenarbeit beispielsweise auf die Ontologien unserer Partner zugeschnitten werden, Unterstützung bei der Validierung interner Ansätze leisten oder große und komplexe Datenmengen unterschiedlicher Art und Herkunft integrieren.

Wir schulen sowohl Anfänger als auch Experten in Bioinformatik-Methoden, Sprachen und Best Practices.

Unser hochqualifiziertes Team aus 30 Mitarbeitern verfügt über durchschnittlich mehr als 10 Jahre Erfahrung im Bereich Bioinformatik.

Ducrest AL, San-Jose LM, Neuenschwander S, Schmid-Siegert E, Simon C, Pagni M, Iseli C, Richter H, Guex N, Cumer T, Beaudoing E, Dupasquier M, Charruau P, Ducouret P, Xenarios I, Goudet J, Roulin A. Melanin and Neurotransmitter Signalling Genes Are Differentially Co-Expressed in Growing Feathers of White and Rufous Barn Owls. Pigment Cell Melanoma Res 2025;38(2):e70001

  1. Bozzi D, Neuenschwander S, Cruz Dávalos DI, Sousa da Mota B, Schroeder H, Moreno-Mayar JV, Allentoft ME, Malaspinas AS. Towards predicting the geographical origin of ancient samples with metagenomic data. Sci Rep 2024;14(1):21794
  2. Cailleau G, Junier T, Paul C, Fatton M, Corona-Ramirez A, Gning O, Beck K, Vidal J, Bürgmann H, Junier P. Temporal and spatial changes in the abundance of antibiotic resistance gene markers in a wastewater treatment plant. Water Environ Res 2024;96(8):e11104
  3. Castillo-Armengol J, Marzetta F, Sanchez-Archidona AR, Fledelius C, Evans M, McNeilly A, McCrimmon RJ, Ibberson M, Thorens B. Correction to: Disrupted hypothalamic transcriptomics and proteomics in a mouse model of type 2 diabetes exposed to recurrent hypoglycaemia. Diabetologia 2024;67(2):403
  4. Decken Ivd, Gutiérrez DR, Sproll P, Opitz L, Stevenson B, Azimi H, Lang-Muritano M, Konrad D, Lenherr-Taube N, Kennedy U, L’Allemand D, Livshits L, Raafat S, Nef S, Biason-Lauber A. Maximizing the Benefits of WES Data for Clinical Diagnosis of individuals with Differences/Variations of Sex Development 2024
  5. Delfin C, Dragan I, Kuznetsov D, Tajes JF, Smit F, Coral DE, Farzaneh A, Haugg A, Hungele A, Niknejad A, Hall C, Jacobs D, Marek D, Fraser DP, Thuillier D, Ahmadizar F, Mehl F, Pattou F, Burdet F, Hawkes G, Arts ICW, Blanch J, Van Soest J, Fernández-Real JM, Boehl J, Fink K, van Greevenbroek MMJ, Kavousi M, Minten M, Prinz N, Ipsen N, Franks PW, Ramos R, Holl RW, Horban S, Duarte-Salles T, Tran VDT, Raverdy V, Leal Y, Lenart A, Pearson E, Sparsø T, Giordano GN, Ioannidis V, Soh K, Frayling TM, Le Roux CW, Ibberson M. A Federated Database for Obesity Research: An IMI-SOPHIA Study. Life (Basel) 2024;14(2):262
  6. Gaudry A, Pagni M, Mehl F, Moretti S, Quiros-Guerrero LM, Cappelletti L, Rutz A, Kaiser M, Marcourt L, Queiroz EF, Ioset JR, Grondin A, David B, Wolfender JL, Allard PM. A Sample-Centric and Knowledge-Driven Computational Framework for Natural Products Drug Discovery. ACS Cent Sci 2024;10(3):494-510
  7. Gloyn AL, Ibberson M, Marchetti P, Powers AC, Rorsman P, Sander M, Solimena M. Author Correction: Every islet matters: improving the impact of human islet research. Nat Metab 2024;6(7):1415
  8. Gouy A, Wang X, Kapopoulou A, Neuenschwander S, Schmid E, Excoffier L, Heckel G. Genomes of Microtus Rodents Highlight the Importance of Olfactory and Immune Systems in Their Fast Radiation. Genome Biol Evol 2024;16(11):evae233
  9. Hurcombe JA, Dayalan L, Barrington F, Burdet F, Ni L, Coward JT, Brinkkoetter PT, Holzenberger M, Jeffries A, Oltean S, Welsh GI, Coward RJ. The insulin / IGF axis is critically important controlling gene transcription in the podocyte 2024
  10. Keller F, Denicolò S, Leierer J, Kruus M, Heinzel A, Kammer M, Ju W, Nair V, Burdet F, Ibberson M, Menon R, Otto E, Choi YJ, Pyle L, Ladd P, Bjornstad PM, Eder S, Rosivall L, Mark PB, Wiecek A, Heerspink HJL, Kretzler M, Oberbauer R, Mayer G, Perco P. Association of Urinary Epidermal Growth Factor, Fatty Acid-Binding Protein 3, and Vascular Cell Adhesion Molecule 1 Levels with the Progression of Early Diabetic Kidney Disease. Kidney Blood Press Res 2024;49(1):1013-1025
  11. Lay AC, Tran VDT, Nair V, Betin V, Hurcombe JA, Barrington AF, Pope RJ, Burdet F, Mehl F, Kryvokhyzha D, Ahmad A, Sinton MC, Lewis P, Wilson MC, Menon R, Otto E, Heesom KJ, Ibberson M, Looker HC, Nelson RG, Ju W, Kretzler M, Satchell SC, Gomez MF, Coward RJM, BEAt-DKD consortium. Profiling of insulin-resistant kidney models and human biopsies reveals common and cell-type-specific mechanisms underpinning Diabetic Kidney Disease. Nat Commun 2024;15(1):10018
  12. Li S, Dragan I, Tran VDT, Fung CH, Kuznetsov D, Hansen MK, Beulens JWJ, Hart LM', Slieker RC, Donnelly LA, Gerl MJ, Klose C, Mehl F, Simons K, Elders PJM, Pearson ER, Rutter GA, Ibberson M. Multi-omics subgroups associated with glycaemic deterioration in type 2 diabetes: an IMI-RHAPSODY Study. Front Endocrinol (Lausanne) 2024;15:1350796
  13. Mehl F, Sánchez-Archidona AR, Meitil I, Gerl M, Cruciani-Guglielmacci C, Wigger L, Le Stunff H, Meneyrol K, Lallement J, Denom J, Klose C, Simons K, Pagni M, Magnan C, Ibberson M, Thorens B. A multiorgan map of metabolic, signaling, and inflammatory pathways that coordinately control fasting glycemia in mice. iScience 2024;27(11):111134
  14. Niarakis A, Laubenbacher R, An G, Ilan Y, Fisher J, Flobak Å, Reiche K, Rodríguez Martínez M, Geris L, Ladeira L, Veschini L, Blinov ML, Messina F, Fonseca LL, Ferreira S, Montagud A, Noël V, Marku M, Tsirvouli E, Torres MM, Harris LA, Sego TJ, Cockrell C, Shick AE, Balci H, Salazar A, Rian K, Hemedan AA, Esteban-Medina M, Staumont B, Hernandez-Vargas E, Martis B S, Madrid-Valiente A, Karampelesis P, Sordo Vieira L, Harlapur P, Kulesza A, Nikaein N, Garira W, Malik Sheriff RS, Thakar J, Tran VDT, Carbonell-Caballero J, Safaei S, Valencia A, Zinovyev A, Glazier JA. Immune digital twins for complex human pathologies: applications, limitations, and challenges. NPJ Syst Biol Appl 2024;10(1):141
  15. Palmieri F, Diserens J, Gresse M, Magnin M, Helle J, Salamin B, Bisanti L, Bernasconi E, Pernot J, Shanmuganathan A, Trompette A, von Garnier C, Junier T, Neuenschwander S, Bindschedler S, Pagni M, Koutsokera A, Ubags N, Junier P. One-Step Soft Agar Enrichment and Isolation of Human Lung Bacteria Inhibiting the Germination of Aspergillus fumigatus Conidia. Microorganisms 2024;12(10):2025
  16. Sempach L, Doll JPK, Limbach V, Marzetta F, Schaub AC, Schneider E, Kettelhack C, Mählmann L, Schweinfurth-Keck N, Ibberson M, Lang UE, Schmidt A. Examining immune-inflammatory mechanisms of probiotic supplementation in depression: secondary findings from a randomized clinical trial. Transl Psychiatry 2024;14(1):305
  17. Slieker RC, Münch M, Donnelly LA, Bouland GA, Dragan I, Kuznetsov D, Elders PJM, Rutter GA, Ibberson M, Pearson ER, 't Hart LM, van de Wiel MA, Beulens JWJ. An omics-based machine learning approach to predict diabetes progression: a RHAPSODY study. Diabetologia 2024;67(5):885-894

Mitglieder

Sehen Sie sich hier unsere Gruppenmitglieder an