Acht herausragende Datenressourcen, Software-Tools und begutachtete Publikationen unserer Mitglieder wurden als SIB Remarkable Outputs geehrt – eine jährliche Auszeichnung für die Exzellenz und Vielfalt der Leistungen im Bereich Bioinformatik in der Schweiz.
Möchten Sie nächstes Jahr zu den ausgewählten Outputs gehören? Die nächste Einreichungsfrist finden Sie auf der Seite Remarkable Outputs.
-
Eine neue Klasse kontextspezifischer Transkriptionsfaktoren
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: Labor für Systembiologie und Genetik unter der Leitung von Bart Deplancke
Beschreibung: Die Entdeckung einer neuen Klasse von Transkriptionsfaktoren, die die Genregulation verbessern, indem sie mit anderen wichtigen Regulatoren zusammenwirken, ohne Gene direkt ein- oder auszuschalten, gibt Aufschluss darüber, wie Zellen ihre Identität bewahren und wie genetische Mutationen die Regulation stören können. Diese „kontextspezifischen” oder „verstärkenden” Transkriptionsfaktoren bieten neue Ansätze für das Verständnis von Krankheiten und die Entwicklung präziserer Gentherapien.
Das Komitee sagte: „Diese Studie bietet einen bedeutenden Fortschritt im Verständnis der durch Enhancer vermittelten Genregulation, indem sie kontextspezifische Transkriptionsfaktor-Wechselwirkungen identifiziert. Die rigorose Datenanalyse und die durchdachte experimentelle Validierung machen sie zu einer bemerkenswerten bioinformatikgestützten Forschungsarbeit, die neue Erkenntnisse über die Regulation der Genexpression liefert.”
-
Ein KI-Trainingsdatensatz zur Erfassung von Enzymwissen
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: Swiss-Prot unter der Leitung von Alan Bridge
Verwandte Ressource: EnzChemRED
Beschreibung: Das Verständnis der Funktionsweise von Enzymen ist für die Biologie, Medizin und Umweltwissenschaften von zentraler Bedeutung, doch ein Großteil dieses Wissens ist in wissenschaftlichen Texten verborgen. EnzChemRED trägt dazu bei, dieses Wissen zu erschließen, indem es einen Datensatz zur Verfügung stellt, der zum Training von KI-Modellen für die Extraktion von Informationen über Enzyme verwendet werden kann. Dies hilft Fachkuratoren dabei, biologische Datenbanken auf dem neuesten Stand zu halten, und erleichtert das Auffinden und Wiederverwenden wichtiger Informationen.
Das Komitee sagte: „Diese gut dokumentierte Studie präsentiert EnzChemRED, einen umfassenden Datensatz, der die Erkennung chemischer Wechselwirkungen durch natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht und eine wertvolle Ressource für die Weiterentwicklung der Bioinformatik und des Text Mining darstellt.“
-
Ein neues Molekül, das es Darmbakteriophagen ermöglicht, ihre bakteriellen Wirte zu manipulieren
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: Bioinformatik Systembiologie unter der Leitung von Christian von Mering
Verwandte Ressourcen: MicrobeAtlas-Projekt, SIB-News
Beschreibung: Diese Arbeit stellt ein neues winziges Molekül vor, das in Viren gefunden wurde, die im menschlichen Darm lebende Bakterien befallen. Diese Viren, sogenannte Bakteriophagen, nutzen das RNA-Molekül, um das Abwehrsystem der infizierten Bakterien zu umgehen und so ihre Vermehrung sicherzustellen.
Die Begründung der Jury: „Diese Arbeit ist ein Beispiel für modernste Bioinformatik, bei der riesige Genomdatensätze ausgewertet und fortschrittliche Motivsuche-Tools eingesetzt werden, um über 1.700 bisher unbekannte Theta-Ribozyme zu entdecken. Das ist einfach brillant und hat das Potenzial, die Tür zu vielen weiteren spannenden Entdeckungen zu öffnen.“
-
Datenbanksoftware für genomische Sequenzen von Krankheitserregern
BETEILIGTE SIB-GRUPPEN: Computational Evolution unter der Leitung von Tanja Stadler, Microbial Evolution unter der Leitung von Richard Neher, EVE Epidemiology and Virus Evolution unter der Leitung von Emma Hodcroft
Verwandte Ressourcen: LoculusBeschreibung: Loculus ist eine Open-Source-Software zum Aufbau von Datenbanken für die Sequenzierung von Krankheitserregern. Zu den wichtigsten Funktionen gehören eine benutzerfreundliche Weboberfläche, APIs für automatisierte Arbeitsabläufe, eine schnelle Abfrage-Engine für genetische Daten und die Versionierung von Datenänderungen. Dank ihrer hohen Konfigurierbarkeit soll sie die Erstellung offener, international operierender Datenportale sowie nationaler Plattformen und interner Datenbanken innerhalb eines Forschungslabors erleichtern.
Stellungnahme des Komitees: „Loculus zeichnet sich durch die effiziente und sichere gemeinsame Nutzung von Genomdaten von Krankheitserregern aus, was für die Reaktion des öffentlichen Gesundheitswesens auf Infektionskrankheiten von entscheidender Bedeutung ist. Mit flexibler Datenvorverarbeitung und leistungsstarken Suchfunktionen unterstützt es die schnelle Analyse und Verbreitung von Genominformationen.“
-
Ein Tool zur Erforschung von Metagenomikdaten
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: BUGFri unter der Leitung von Laurent Falquet
Verwandte Ressource: MAGFlow/BIgMAG
Beschreibung: MAGFlow/BIg MAG ist ein einzigartiges Tool, mit dem Wissenschaftler die Qualität von metagenomisch assemblierten Genomen (MAGs) bewerten und anhand taxonomischer Merkmale klassifizieren können. Es integriert eine koordinierte Analyse-Pipeline mit einem interaktiven Dashboard, das die Untersuchung und den Vergleich der Ergebnisse mehrerer Proben in einer einzigen Analyse erleichtert.
Die Meinung des Komitees: „Durch die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen und umfassenden Lösung leistet die Arbeit einen bedeutenden Beitrag zum Bereich der Bioinformatik, insbesondere zur Verbesserung der Analyse komplexer mikrobieller Gemeinschaften. Ihre Transparenz, Präzision und Ausführung machen sie zu einer äußerst wertvollen und potenziell grundlegenden Ressource.“
-
Ein Tool zur Vorhersage von T-Zell-Interaktionen
Beteiligte SIB-Gruppen: Krebsimmunerkennung unter der Leitung von David Gfeller, Computergestütztes Molekulares Engineering unter der Leitung von Vincent Zoete
Verwandte Ressourcen: MixTCRpred
Beschreibung: Milliarden von T-Zellen schützen uns vor Infektionen und Krebs, indem sie bestimmte Ziele erkennen. Diese Vielfalt macht es jedoch schwierig zu bestimmen, welche T-Zelle welches Ziel angreift. Hier kommt KI ins Spiel. MixTCRpred wurde als Tool entwickelt, das T-Zell-Interaktionen mit viralen und Krebszielen vorhersagt. Diese Arbeit zeigt, dass die Kombination von experimentellen Methoden mit KI für die Entwicklung von Immuntherapien von entscheidender Bedeutung ist.
Das Urteil der Jury: „MixTCRpred hilft bei der Vorhersage, welche T-Zell-Rezeptoren (TCRs) bestimmte Epitope erkennen, was für die Weiterentwicklung der Immuntherapie wichtig ist. Seine starke Benchmarking-Leistung, klare Dokumentation und Anwendbarkeit auf Einzelzell-Immundaten machen es zu einem wertvollen und zeitgemäßen Beitrag auf diesem Gebiet.“
-
Ein Tool zur Bewertung der Qualität von Genom- und Proteomdaten
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: Vergleichende Genomik unter der Leitung von Christophe Dessimoz und Natasha Glover
Verwandte Ressource: OMArk
Beschreibung: OMArk ist ein Tool zur Bewertung der Qualität vorhergesagter Proteome, indem es fehlende oder fehlerhafte Genannotationen und Kontaminationen identifiziert. Im Gegensatz zu früheren Methoden überprüft OMArk nicht nur die Proteine, die in einem bestimmten Genom vorhanden sein sollten, sondern auch die Proteine, die nicht vorhanden sein sollten. Es ist sowohl als Befehlszeilentool als auch als Webserver verfügbar und liefert Ergebnisse in weniger als 30 Minuten.
Stellungnahme des Komitees: „OMArk beseitigt einen kritischen Engpass in der vergleichenden Genomik, indem es die Bewertung der Qualität von Genom- und Proteomdaten unterstützt. Es ermöglicht zuverlässigere phylogenetische Studien in großem Maßstab und schärft das Bewusstsein für die Bedeutung der Datenqualität – ein wesentlicher Schritt für die Weiterentwicklung der Genomforschung.“
-
Software zur Simulation der 3D-Gewebeorganisation
BETEILIGTE SIB-GRUPPE: Computational Biology CoBi unter der Leitung von Dagmar Iber
Verwandte Ressource: SimuCell3D
Beschreibung: SimuCell3D ist eine kostenlose, rechnerisch effiziente Open-Source-Software, mit der Forscher detaillierte 3D-Simulationen von Geweben erstellen können, um zu untersuchen, wie Zellen organisiert sind und wie Veränderungen in ihrer Organisation zur Morphogenese in der Entwicklung und bei Krankheiten beitragen.
Stellungnahme des Komitees: „Zellbasierte Gewebemodelle gewinnen in der Fachwelt zunehmend an Bedeutung, da sie einen beispiellosen Nutzen für die Untersuchung von Gewebewachstum und Morphogenese versprechen. Im Wettbewerb um die Weiterentwicklung dieses Forschungsgebiets ist diese Arbeit bemerkenswert und wird eine klare Weiterentwicklung des Themas markieren.“
