Charles E. Vejnar – Preisträger des SIB Best Swiss Bioinformatics Graduate Paper Award 2013
Charles promovierte im Team von SIB-Gruppenleiter Evgeny Zdobnov an der Universität Genf. Er erhielt die Auszeichnung für seine Abschlussarbeit mit dem Titel„MiRmap: umfassende Vorhersage der Repressionsstärke von microRNA-Zielen“.
Heute ist Charles als Associate Research Scientist in der Gruppe von Prof. Antonio Giraldez an der Yale University (USA) tätig, wo er weiterhin verschiedene Mechanismen der posttranskriptionellen RNA-Regulation untersucht. Um mehr über Charles' Forschungsprojekte im Giraldez-Labor zu erfahren, besuchen Sie deren Webseite und lesen Sie unser Interview!
Ich habe die Auszeichnung am Ende meiner Promotion erhalten und war sehr stolz darauf. Es gab mir das Gefühl, „durch die große Tür“ einzutreten.
Über die SIB Bioinformatics Awards und unsere Interviewreihe «Treffen Sie die früheren Preisträger der SIB Awards»
Die SIB Bioinformatics Awardswurden 2008 ins Leben gerufen, um junge Bioinformatiker in der Schweiz auszuzeichnen. Seitdem haben sie sich weiterentwickelt: aus einem einzigen nationalen Preis sind heute drei verschiedene Auszeichnungen geworden, mit denen 1) internationale Nachwuchsbi informatiker (SIB Early Career Bioinformatician Award), 2) herausragende Leistungen innerhalb der Schweizer Doktoranden-Community (SIB Best Swiss Bioinformatics Graduate Paper Award) und 3) innovative Bioinformatik-Ressourcen (SIB Bioinformatics Resource Innovation Award) geehrt werden. Im Laufe der Jahre wurden 21 Auszeichnungen verliehen, darunter neun Preisträger für ihre herausragende frühe Karriere, zehn Doktoranden für ihre exzellente Publikation und zwei Bioinformatik-Ressourcen für ihren innovativen Aspekt.
2019 werden die SIB Bioinformatics Awards zumzehnten Malverliehen. Dies ist eine gute Gelegenheit, um mit früheren Preisträgern in Kontakt zu treten und sie zu fragen, wo sie heute in ihrer Karriere stehen: Dieses Interview ist Teil einer Reihe, in der Sie ehemalige Preisträger der SIB Bioinformatics Awards kennenlernen können.
An welchem Punkt Ihrer Karriere standen Sie, als Sie den SIB Award erhalten haben? Wie haben Sie sich dabei gefühlt? Was war zu diesem Zeitpunkt der Schwerpunkt Ihrer Forschung?
Ich habe die Auszeichnung am Ende meiner Promotion erhalten und war sehr stolz darauf. Ich hatte das Gefühl, „durch die große Tür“ zu treten, wie wir in Frankreich sagen, und in eine Gemeinschaft aufgenommen zu werden. Ich war im Labor von Prof. Evgeny Zdobnov in Genf und habe mich mit der posttranskriptionellen RNA-Regulation beschäftigt, die durch eine bestimmte Art von nicht-kodierender RNA, den sogenannten microRNA, erfolgt. Mein Hauptinteresse galt der Frage, wie microRNAs ihre Ziele erkennen. Um die Hypothesenbildung bei der Untersuchung der microRNA-Regulation zu erleichtern, entwickelten wir miRmap, ein Tool, das microRNA-Ziele mit hoher Genauigkeit vorhersagt (Vejnar et al., 2012). Dies war der Beginn zahlreicher Kooperationen mit Experimentalwissenschaftlern, um Fragen im Bereich der funktionellen Genomik zu untersuchen.
Was sind Ihre aktuellen Forschungsinteressen?
Meine Forschungsinteressen konzentrieren sich auf die RNA-Biologie, insbesondere darauf, wie RNAs während der Entwicklung tierischer Embryonen posttranskriptionell reguliert werden. Unmittelbar nach der Befruchtung regulieren von der Mutter abgelagerte RNAs und Proteine die Entwicklung des Embryos. In späteren Entwicklungsstadien übernimmt jedoch der Embryo die Kontrolle über seine eigene Entwicklung. Dieser Übergang ist sehr dynamisch und bietet daher ein fantastisches System, um die posttranskriptionelle RNA-Regulation in vivo mit genomischen Ansätzen zu untersuchen (Vejnar et al., bioRXiv).
Außerdem interessiere ich mich sehr für die Entwicklung von Werkzeugen für die experimentelle Biologie. Ich hatte die Gelegenheit, mit Dr. Moreno-Mateos in Antonios Labor zusammenzuarbeiten, um den Algorithmus CRISPRscan zu entwickeln, mit dem Experimentatoren die effizientesten CRISPR-basierten Werkzeuge für die Genom-Engineering auswählen können.
Was ist Ihrer Meinung nach die faszinierendste Entdeckung, die durch die Bioinformatik ermöglicht wurde?
Da Bioinformatik selten allein eingesetzt wird, würde ich mich für Entdeckungen entscheiden, bei denen Bioinformatik mit Genomik verbunden ist. Die Entschlüsselung des menschlichen Genoms war entscheidend, aber in jüngerer Zeit sind alle Entdeckungen faszinierend, die über die DNA-Sequenz selbst hinausgehen. Viele Techniken kombinieren Bioinformatik und Hochdurchsatzsequenzierung, um Wechselwirkungen innerhalb des Chromatins oder die Bindung von Proteinen an RNA oder DNA aufzudecken. Beispielsweise fasziniert mich unsere Fähigkeit, translierende Ribosomen mithilfe einer im Labor von Prof. Jonathan Weissman entwickeltenTechnik namens „Ribosomen-Profiling”zu „sehen”. Mit dieser Technik können wir Ribosomen einfangen und untersuchen, wie sie Boten-RNAs entschlüsseln, wobei sie an jedem Codon eine kurze Pause einlegen.
Was machst du gerne in deiner Freizeit?
Die richtige Antwort ist wahrscheinlich eher wissenschaftlicher Natur... Aber ich versuche auch, zu schwimmen und zu kochen (hauptsächlich französische Küche). Auf meinen Reisen durch das Land habe ich außerdem sehr gute Weine entdeckt, die ich hier in den USA mit meinen Freunden genieße.
Haben Sie einen Rat für die nächste Generation von Bioinformatikern?
Nehmen Sie sich Zeit, Ihren Code zu teilen, zu organisieren und zu dokumentieren. Tun Sie dies für Ihre Kollegen, aber auch, weil es die Wirkung Ihrer Arbeit erhöht, da mehr Menschen sie nutzen und zitieren werden. Nehmen Sie sich Zeit, die richtige Technologie für ein Problem auszuwählen und schließlich zu erlernen. Beispielsweise ist die Entwicklung komplexer Pipelines mit Tools, die für statistische Zwecke entwickelt wurden, nicht effizient, da es neue Technologien gibt, wie beispielsweise eine neue Sprache wie Go (https://golang.org), die für diese Aufgaben besser geeignet sind.
Ich arbeite auch sehr gerne mit Experimentalwissenschaftlern zusammen. Ein möglichst frühes Zusammentreffen zu Beginn des Projekts ist entscheidend für dessen Erfolg, da man so die Experimente und deren Auswertung gemeinsam planen kann. Außerdem macht es den gesamten Prozess viel lohnender!
