Hochdurchsatz-Genotypisierung komplexer Loci in menschlichen und mikrobiellen Genomen

• Antragsteller: Professor Dr. Alexander Dilthey
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie ; Immunologie ; Parasitologie und Biologie der Erreger tropischer Infektionskrankheiten
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405049479

Hochdurchsatz-Sequenzierung (HDS) ist eine Grundlagen-Technologie der biomedizinischen Forschung und ermöglicht die Charakterisierung hunderttausender menschlicher und mikrobieller Genome. Nichtsdestotrotz gibt es immer noch wichtige genomische Regionen und Sequenz-Features, die mit HDS nicht vollständig erfasst werden können. Das betrifft die wichtigsten immungenetischen Regionen des menschlichen Genomes: den Major Histocompatibility Complex (MHC) mit den Human Leukocyte Antigen (HLA)-Genen und den Leukocyte Receptor Complex (LRC) mit den Killer-cell immunoglobulin-like receptor (KIR)-Genen. Ebenso betrifft es die mit antibiotischer Resistenz und mobilen genetischen Elementen assoziierten Sequenzen in Mikroben.Der Grund dafür ist, dass die bioinformatische Rekonstruktion dieser Regionen aus HDS-Daten oft unvollständig ist; die Annahme starker Sequenz-Homologie zwischen dem sequenzierten Genom und dem kanonischen Referenzgenom, auf der Standard-Algorithmen zur HDS-Datenanalyse basieren, trifft für die komplexen Haplotyp-Strukturen der menschlichen Immun-Regionen und mikrobieller mobiler Elemente nicht zu.Genom-Graphen – ein neuer algorithmischer Ansatz zur Analyse von HDS-Daten unter Berücksichtigung genomischer Variabilität – zeichnen sich ab als wichtige Voraussetzung für eine verbesserte Analyse solch komplexer Regionen. Wie genau diese die HDS-basierte vollständige Immun-Typisierung von menschlichen Genomen ermöglichen können, ist jedoch noch offen, ebenso wie die Translation des Genom-Graph-Ansatzes in den Bereich der mikrobiellen Genetik.Daher wird folgendes Forschungsprogramm vorgeschlagen:a) Entwicklung von Algorithmen für die komplette Charakterisierung der MHC-Region basierend auf "whole Genome"-Illumina-Daten;b) Entwicklung von Algorithmen für die komplette Charakterisierung der LRC/KIR-Region basierend auf "whole Genome"-Illumina-Daten, inklusive der Charakterisierung neuer Haplotyp-Strukturen;c) Entwicklung von Echtzeit-Algorithmen für die Nanopore-basierte Spezies-Bestimmung und Resistenzprofil-Vorhersage in mikrobiellen Isolaten und metagenomischen Samples. Lange Reads und Echtzeit-Sequenzierung lassen die Nanopore-Technologie als besonders geeignet für zukünftige klinische Translation erscheinen.Zur Evaluierung der menschlich/immungenetischen Methoden werden öffentlich verfügbare "whole Genome"-Illumina-Daten eingesetzt; für die Evaluierung des mikrobiellen Typing-Systems werden Nanopore-Daten aus Umwelt- und Biobank-Samples beim BMFZ Düsseldorf generiert werden.Zusammengefasst werden wir neue Algorithmen für Genom-Graphen und für komplexe Sequenzstrukturen entwickeln; wir werden die vollständige HDS-basierte Charakterisierung zwei der biomedizinisch wichtigsten Regionen des menschlichen Genomes ermöglichen; wir werden Genom-Graphen auf Mikroben übertragen und bioinformatische Tools für die Analyse von Echtzeit-Sequenzierungsdaten entwickeln.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen