Das Erbgut von Pflanzen kann durch Kreuzung, natürliche Mutationen, gezielte Auslösung von Mutationen durch Strahlung oder Chemikalien sowie biotechnologische Verfahren geändert werden. Ziel unserer Arbeit ist das Auffinden solcher Veränderungen in der DNA der Pflanze. Dazu analysieren wir Sequenzdaten verschiedener Pflanzenlinien und -sorten mittels bioinformatischer Verfahren. Darüber hinaus vergleichen wir die beobachteten Änderungen verschiedener Züchtungsmethoden.

Das Erbgut jeder Zelle eines Organismus ist weitgehend identisch. Dennoch übernehmen spezialisierte Zellen, Gewebe oder Organe sehr verschiedene Aufgaben. Diese funktionellen Unterschiede werden durch (komplexe) Regulationsmechanismen ermöglicht, die dazu führen, dass Gene nur dann aktiv werden, wenn sie gebraucht werden. Spezielle Regulatoren binden an die DNA oder ihre Arbeitskopie der RNA und können so z.B. Gene an- oder ausschalten. Um ein besseres Verständnis für die Regulationsmechanismen zu bekommen sagen wir Bindungsstellen voraus. Dazu vergleichen wir mit bioinformatischen Mitteln Muster in Sequenzdaten gleichartig regulierter Gene.

Mit dem Fortschritt der Sequenziertechnik werden mehr und mehr Pflanzengenome aufgeschlüsselt. Darüber hinaus gibt es teilentschlüsselte Genome von mehreren Linien oder Sorten einer Pflanzenart. Neben der Bereitstellung des Genoms ist insbesondere die Lage der Gene von besonderem Interesse für Forscher und Züchter. Die Vorhersage von noch unbekannten Genen ist jedoch ein aufwendiger, komplizierter und fehlerbehafteter Prozess. Es ist aber möglich, anhand bekannter Genen in verwandten Pflanzenarten ähnliche Gene in unbekannten Genomen zu detektieren. Mit Hilfe solcher Vergleiche verbessern wir die Genvorhersage. Dazu entwickelten wir das Softwarepaket GeMoMa, das bereits für viele Genome erfolgreich genutzt und weltweit eingesetzt wird. GeMoMa wird ständig weiterentwickelt.

In wissenschaftlichen Übersichtarbeiten (Reviews) werden verfügbare wissenschaftliche Studienresultate zu einem Thema zusammengefasst. Bei der rasch wachsenden Menge an Fachliteratur wird dies zunehmend dringlicher und zu einer Herausforderung. Ein spezieller Ansatz (systematische Reviews) zielt darauf ab, die Datensammlung und Auswertung so belastbar und nachvollziehbar wie möglich zu gestalten. Dies ist mit einem erheblichen Einsatz an Zeit und Arbeitskraft verbunden. Wir stellen computergestützter Werkzeuge bereit, um Review-Autoren in ihrer Arbeit effizient zu unterstützen. Hierzu zählt unter anderem das frei öffentlich zugänglichen und kontinuierlich weiterentwickelte Online-Tool CADIMA.

Das Institut SB koordiniert auch den bioinformatischen Austausch der Kollegen zu aktuellen Themen und Fragen im JKI.