ViPPip: Eine bioinformatische Proteomikpipeline zum Erkennen von viralen Pathogenen sowie zur taxonomisch-funktionalen Profilerstellung

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Thilo Muth
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 439719438

Neueste technologische Fortschritte der Massenspektrometrie-basierten Proteomik bieten vielversprechende Hypothesen-freie sowie zielgerichtete Methoden zur genauen und effizienten Detektion von viralen Pathogenen. Ein großes Problem besteht jedoch darin, dass keine spezifischen Algorithmen und Softwaretools existieren, um Daten von Wirt-Virus-Proben zu analysieren. Beispielsweise vernachlässigen existierende Lösungen für den Entwurf von zielgerichteten proteomischen Assays das Problem von homologen Proteinen über mehrere Spezies. Außerdem sind Algorithmen zur Auswahl entsprechender Peptide nur für Modellorganismen oder menschliche Proben verfügbar.Das Hauptziel dieses Projekts ist es, Algorithmen und Softwaremodule zu entwerfen, zu prototypisieren, zu implementieren, zu evaluieren, zu dokumentieren und zu verteilen, um maßgeschneiderten Lösungen in der Proteomik für die virale Diagnostik bereitzustellen, die ebenso eine taxonomisch sowie funktionale Profilerstellung der Proben beinhalten. Die Idee, einzigartige Markersequenzen über Speziesgrenzen hinweg zu verwenden, wird für das Design eines automatisierten Spezies-spezifischen Algorithmus verwendet, um Peptide für zielgerichtete proteomische Assays auszuwählen. Darüber hinaus wird eine kombinierte algorithmische Methode auf der Basis von k-mer-Indizes und kurzen De novo-Sequenzabschnitten entwickelt, um eine robuste, mutationstolerante Klassifizierung von viralen Spezies zu erreichen. Zusätzlich wird das Konzept der Integration von proteomischen und genomischen Datenbankressourcen zur Steigerung der Erkennungsrate in einem mehrstufigen Suchverfahren sowohl für Wirts- als auch Virenproteine benutzt. Außerdem werden Datenmodelle, Metriken, statistische Bewertungs- und Visualisierungsstrategien für die taxonomische und funktionale Analyse erarbeitet.Das Ergebnis dieses innovativen Projekts beinhaltet zwei verschiedene Aspekte: Erstens werden die entwickelten Algorithmen angepasste Lösungen für die Durchführung einer genauen viralen Diagnostik mit offenen Suchstrategien sowie gezielten Assays bereitstellen. Zweitens wird die entwickelte bioinformatische Pipeline als generische Toolbox dienen, welche auf andere Fragestellungen, wie beispielsweise die Identifizierung von bakteriellen Pathogenen sowie die Profilerstellung von mikrobiellen Gemeinschaften, übertragen werden kann.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen