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All unsere Computerprogramme sind für den Forschungseinsatz kostenlos nutzbar.

Forschungsschwerpunkte

Suche nach Krankheitsmutationen

Die Einführung von Hochdurchsatz-Technologien zur DNA-Sequenzierung hat die Erforschung genetischer Krankheiten revolutioniert. Allerdings haben Menschen in ihrer DNA mehrere Millionen Abweichungen (Varianten) von der ‚Referenzsequenz‘ des menschlichen Genoms. Eine experimentelle Untersuchung oder auch nur ein genaues Studium all dieser Varianten ist unmöglich, deshalb müssen mit Hilfe bioinformatischer Methoden die wahrscheinlichsten Krankheitsmutationen identifiziert werden.

Für diese Aufgabe haben wir verschiedene Computerprogramme entwickelt:

HomozygosityMapper (http://www.homozygositymapper.org) dient der Suche nach Krankheitsmutationen in Patient(inn)en mit blutsverwandten Eltern.

GeneDistiller (http://www.genedistiller.org) ist ein Werkzeug, mit dem das wahrscheinlichste Krankheitsgen gefunden werden kann.

MutationTaster (http://www.mutationtaster.org) untersucht DNA-Varianten auf ihr Potential, das gebildete Protein so stark zu verändern, dass eine Krankheit verursacht wird.

MutationDistiller (https://www.mutationdistiller.org) verbindet GeneDistiller und MutationTaster. Die Auswirkungen einer DNA-Variante auf das Protein werden mit der Suche nach Genen verknüpft, deren Veränderung die Pathogenese der Krankheit erklären würde.

CNVinspector (http://www.cnvinspector.org) hilft bei der Suche nach potentiell krankheitsverursachenden ‚copy-number variants‘ (CNV) im Genom.

ePOSSUM (https://www.mutationdistiller.org/ePOSSUM2) bewertet die Auswirkungen von DNA-Varianten auf die Bindung von Transkriptionsfaktoren.

RegulationSpotter (https://www.regulationspotter.org) dient der Beurteilung des Krankheitspotentials von DNA-Varianten außerhalb protein-kodierender Gene.

Weitere Projekte

Exakte digitale Phänotypisierung von Patient(inn)en

Für die personalisierte Medizin (precision medicine) ist eine genaue Kenntnis des Zustands der Patient(inn)en notwendig. Dazu entwickeln wir Methoden, die die Arztbriefe durch eine genaue, computerlesbare und automatisch analysierbare Beschreibung der Patient(inn)en ergänzt (deep phenotyping).

Team

Anja Heß (anja.hess@charite.de)

Daniela Hombach (daniela.hombach@charite.de)

Dominik Seelow (dominik.seelow@charite.de)

Robin Steinhaus (robin.steinhaus@charite.de)

Ausgewählte Publikationen

MutationDistiller: user-driven identification of pathogenic DNA variants. Hombach D, Schuelke M, Knierim E, Ehmke N, Schwarz JM, Fischer-Zirnsak B, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2019 May 20. pii: gkz330. doi: 10.1093/nar/gkz330.

A systematic, large-scale comparison of transcription factor binding site models. Hombach D, Schwarz JM, Robinson PN, Schuelke M, Seelow DBMC Genomics. 2016 May 21;17:388.

MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age. Schwarz JM, Cooper DN, Schuelke M, Seelow DNat Methods. 2014 Apr;11(4):361-2.

HomozygosityMapper2012 - bridging the gap between homozygosity mapping and deep sequencing.Seelow D, Schuelke M. Nucleic Acids Res. 2012 Jul;40(Web Server issue):W516-20.

The Human Phenotype Ontology: a tool for annotating and analyzing human hereditary disease. Robinson PN, Köhler S, Bauer S, Seelow D, Horn D, Mundlos S. Am J Hum Genet. 2008 Nov;83(5):610-5.

Dominik Seelow

Prof. Dr. Dominik Seelow

BIH-Professor für Bioinformatik und translationale Genetik