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Förderbeginn 01.01.2017
Differentielle Genexpressionsanalyse von single-cell RNA-seq Daten von verzweigten Differenzierungsprozessen
Prof. Dr. Fabian Theis
Technische Universität München
Lehrstuhl für Mathematische Modelle biologischer Systeme
Prof. Dr. Nir Yosef
University of California, Berkeley
EECS - Electrical Engineering and Computer Science
Analytische Methoden für Big data in der Stammzellbiologie:
In diesem Projekt wollen wir einen Algorithmus entwickeln, der das folgende Kernproblem
angeht: Wie wird das entwicklungsbiologische Schicksal (der Zelltyp am Ende eines
Differenzierungsprozesses) einer Zelle bestimmt? Diese Frage ist besonders relevant in den
Bereichen der Stammzellbiologie und der Zellreprogrammierung, die beide großes Potential
für biomedizinische Anwendungen haben. Der Algorithmus ist aus der Klasse der
differentiellen Genexpressionsmethoden, die in einem grossen Sequenzierungs Datensatz
(single-cell Transcriptomik) automatisiert nach "interessanten" Observationen (Genen)
suchen. Wir wollen den Algorithmus für große Teile der Forschungsgemeinschaft zugänglich
machen.