Bioinformatik und translationale Genetik
Dominik Seelow
Die AG Bioinformatik und translationale Genetik beschäftigt sich insbesondere mit der Aufklärung seltener genetischer Erkrankungen. Dazu entwickeln wir benutzerfreundliche Software, die ohne IT-Kenntnisse verwendet werden kann. Unser Ziel ist es, dass die behandelnden Ärztinnen und Ärzte die Daten ihrer Patient*innen ohne die Hilfe von Computerspezialist*innen selber analysieren können. Alle unsere Computerprogramme sind für den Forschungseinsatz kostenlos nutzbar.
Die Abteilung ist Teil des Zentrums für genomische Medizin und der BIH-Sektion Exploratory Diagnostic Sciences, die von Dominik Seelow gemeinsam mit Ute Scholl geleitet wird.
Forschungsschwerpunkte
Liste unserer Computerprogramme: https://www.genecascade.org/
Publikationsliste / Zitierungen: Google Scholar
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 (https://www.homozygositymapper.org) und AutozygosityMapper (https://www.genecascade.org/AutozygosityMapper/) dienen der Suche nach Krankheitsmutationen in Patient*innen mit blutsverwandten Eltern.
MutationTaster (https://www.mutationtaster.org) untersucht DNA-Varianten auf ihr Potential, das gebildete Protein so stark zu verändern, dass eine Krankheit verursacht wird.
FABIAN-variant (https://fabianapp.org/variant26/) 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.
GenDaB (https://www.genecascade.org/gendab/) ist eine web-basierte Datenbank, die vielfältige Informationen zu menschlichen Genen bereitstellt.
DrawPed (https://www.genecascade.org/DrawPed/) dient der Erstellung und Anpassung menschlicher Stammbäume.
GeneDistiller (https://www.genedistiller.org) ist ein Werkzeug, mit dem das wahrscheinlichste Krankheitsgen gefunden werden kann.
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.
Exakte digitale Phänotypisierung von Patient*innen und Erkennung seltener Erkrankungen (deep phenotyping)
Für die personalisierte Medizin (precision medicine) ist eine genaue Kenntnis des Zustands der Patient*innen notwendig. Dazu haben wir eine Software und Datenbank entwickelt, mit der die Krankheiten sowie die einzelnen Symptome der Patient*innen eindeutig, computerlesbar und international standardisiert erfasst werden können.
Damit läßt sich auch die seltene Erkrankung vorhersagen, an der ein/eine Patient*in leiden könnte.
SAMS - Symptom Annotation Made Simple (https://www.genecascade.org/SAMS/)
SAMS-Pat - Symptom Annotation Made Simple für Patient*innen (https://genecascade.org/sams-pat/)
Nun entwickeln wir gemeinsam mit Patient*innen auch eine Version von SAMS, die für sie benutzbar ist. Über die Entwicklung berichten wir hier.
Ausgewählte Publikationen
Ausgewählte Publikationen
FABIAN-variant 2026: improved prediction of the effects of DNA variants on transcription factor binding. Steinhaus R, Robinson PN, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2026;54(W1):W96-W104. doi:10.1093/nar/gkag449
Drawing human pedigree charts with DrawPed. Schönberger J, Steinhaus R, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2024;52(W1):W61-W64. doi:10.1093/nar/gkae336
The Human Phenotype Ontology in 2024: phenotypes around the world. Gargano MA, Matentzoglu N, Coleman B, […], Seelow D, et al. Nucleic Acids Res. 2024;52(D1):D1333-D1346. doi:10.1093/nar/gkad1005
The GA4GH Phenopacket schema defines a computable representation of clinical data. Jacobsen JOB, Baudis M, Baynam GS, […], Seelow D, […], Steinhaus R, et al. Nat Biotechnol. 2022;40(6):817-820. doi:10.1038/s41587-022-01357-4
Deep phenotyping: symptom annotation made simple with SAMS. Steinhaus R, Proft S, Seelow E, Schalau T, Robinson PN, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2022 Jul 5;50(W1):W677-W681. doi: 10.1093/nar/gkac329.
AutozygosityMapper: Identification of disease-mutations in consanguineous families. Steinhaus R, Boschann F, Vogel M, Fischer-Zirnsak B, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2022 Jul 5;50(W1):W83-W89. doi: 10.1093/nar/gkac280.
MutationTaster2021. Steinhaus R, Proft S, Schuelke M, Cooper DN, Schwarz JM, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2021 Jul 2;49(W1):W446-W451. doi: 10.1093/nar/gkab266.
FABIAN-variant: predicting the effects of DNA variants on transcription factor binding. Steinhaus R, Robinson PN, Seelow D. Nucleic Acids Res. 2022 Jul 5;50(W1):W322-W329. doi: 10.1093/nar/gkac393.
Pervasive and CpG-dependent promoter-like characteristics of transcribed enhancers. Steinhaus R, Gonzalez T, Seelow D, Robinson PN. Nucleic Acids Res. 2020 Jun 4;48(10):5306-5317. doi: 10.1093/nar/gkaa223.
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 D. BMC Genomics. 2016 May 21;17:388.
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.
Weitere Projekte
Die Arbeitsgruppe ist Mitglied der DFG-Forscher*innengruppe Beyond The Exome (DFG FOR2841) zur Aufklärung des nicht-kodierenden Bereichs des menschlichen Genoms und dort an zwei Teilprojekten beteiligt.
Dominik Seelow ist Executive Editor des Web Server Issues von Nucleic Acids Research.
Wir betreuen regelmäßig Praktika und Abschlussarbeiten. Bei Interesse siehe https://www.genecascade.org/internships.html.
Team
Team
Emma Fath
Franziska Fritz
Oliver Küchler
Janina Schönberger
Dominik Seelow
Robin Steinhaus
Ehemalige Mitarbeiter*innen
Daniela Hombach
Sebastian Köhler
Maja Noack
Sebastian Proft
Laura Santa Cruz
Jana Marie Schwarz