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Projekt
S09 HyperGraph. Computergestütze Integration molekularer Interaktionen zur Aufklärung metabolischer Mechanismen der Muskelhypertrophie und -atrophie.
Antragstellerinnen / Antragsteller
Dr. Gabi Kastenmüller; Dr. Dominik Lutter
Fachliche Zuordnung
Endokrinologie, Diabetologie, Metabolismus
Förderung
Förderung seit 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 536691227
Die Gesamtheit der Skelettmuskelmasse hat auf den Stoffwechsel und die körperliche Gesundheit entscheidenden Einfluss. Die Mechanismen jedoch, die Hypertrophie, d.h. Muskelwachstum, und Atrophie, d.h. Muskelverlust regulieren, bzw. den Stoffwechsel dahingehend beeinflussen, sind bis heute nur unvollständig verstanden. Das HyperMet-Konsortium zielt darauf ab, diese Stoffwechselmechanismen und ihre Auswirkungen auf die Gesundheit mithilfe moderner und zukunftsweisender Methoden der Stoffwechselforschung aufzuklären. Dazu gehören die Methoden der arteriovenösen und isotopenmarkierten Metabolomik, um den intrazellulären Stoffwechsel sowie den Stoffwechsel in hypertrophierenden und atrophierenden Muskeln zu untersuchen, den Austausch von Metaboliten mit dem Blut und letztendlich die Erforschung der Interaktionen des Metabolismus zwischen den Organen. Um diese umfangreichen Zusammenhänge des Stoffwechsels bei Veränderungen der Muskelbiomasse zu erforschen, sollen große und komplexe Datensätze erstellt werden, welche dann durch moderne statistische Verfahren, zusammengeführt, analysiert, visualisiert, kombiniert und kontextualisiert werden. Das Hypergraph-Projekt, eines der beiden zentralen Serviceprojekte innerhalb von HyperMet, zielt darauf ab, das Konsortium mit seinen verschiedenen Projekten bei diesen Analysen, mit statistischen Methoden zur Auswertung und Interpretation der umfangreichen und komplexen Daten zu unterstützen. Zu diesem Zweck wird HyperGraph fortschrittliche computergestützte Werkzeuge zur Verfügung stellen und kombinieren, um einerseits Metabolit- und Stoffwechselflussmessungen gezielt auszuwerten und gegebenenfalls mit Proteomik-, Transkriptomik- und Genomikdaten zu verarbeiten, zu analysieren und zu integrieren. Unsere Kernaufgaben umfassen die Bereitstellung von modernsten Datenanalysenpipelines für Omics-Datenanalysen, die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher netzwerkbasierter Methoden für die Datenintegration und die metabolische Analyse von Gewebeübergängen sowie die Unterstützung vergleichender Analysen, sowie Kontextualisierung von Ergebnissen zwischen verschiedenen Projekten und mit Ergebnissen aus großen Humanstudien. Unser Ansatz beinhaltet auch die Erstellung einer frei zugänglichen Webressource zur strukturierten Darstellung und Integration von HyperMet-Ergebnissen. Dadurch soll der Austausch von Daten und Ergebnissen innerhalb von HyperMet und darüber hinaus erleichtert werden. Zusammengefasst strebt HyperGraph an, das gesamte HyperMet-Vorhaben voranzubringen, um unser Verständnis des Muskelstoffwechsels und seiner Auswirkungen auf die Gesundheit zu verbessern.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
