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Forschungsförderung zur digitalen Ausrichtung der Life Sciences

Förderung von "Deep Learning Methoden für Assoziationsstudien der transkriptomischen und systemischen Dynamik in morphogenetisch aktiven Geweben"

Im Rahmen der Ausschreibung „Big Data in den Lebenswissenschaften der Zukunft“ des Niedersächsischen Ministeriums für Wissenschaft und Kultur (MWK) und der VolkswagenStiftung wird das Projekt "Deep Learning Methoden für Assoziationsstudien der transkriptomischen und systemischen Dynamik in morphogenetisch aktiven Geweben" am BCCN Göttingen für drei Jahre gefördert.

Bild: Informationsströme bei der Entstehung von Organen und Geweben; hier: Stadien der Embryonalentwicklung von Drosophila. Foto: Philip J. Keller (HHMI)

In dieser Initiative arbeiten WissenschaftlerInnen aus der Informationstheorie, der Theoretischen Neurowissenschaft, der Transkriptomik sowie der Zell- und Entwicklungsbiologie zusammen, um erstmals Bildgebungs- und Expressions-Daten zu kombinieren und so die Zusammenhänge zwischen der Genexpression einzelner Zellen und dem Verhalten von Zellverbünden zu verstehen. Ziel ist die Automatisierung der dynamischen Geweberekonstruktion aus großflächigen Live-Bildgebungs­daten mittels Deep-Learning, um Einzelzellen an Schlüsselstellen des Embryos in Echtzeit identifizieren und transkriptomisch analysieren zu können.


Koordinatoren des Projekts sind Prof. Dr. Fred Wolf, Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation Göttingen/ BCCN Göttingen, und Prof. Dr. Michael Wibral, Abteilung Datengetriebene Analyse biologischer Netzwerke der Universität Göttingen. Außerdem beteiligt sind ForscherInnen aus der Entwicklungsbiochemie und dem Transkriptomanalyselabor der UMG. Die beantragte Fördersumme beträgt knapp eine Million Euro über drei Jahre.

Text: nach Pressemitteilung der UMG Göttingen