Datenmanagement, Analyse und Integration

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Jan Hasenauer
• Fachliche Zuordnung: Zellbiologie ; Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 533863915

Die Revolution in den Bereichen Sequenzierung, Massenspektrometrie und Bildgebungstechniken, die im letzten Jahrzehnt beobachtet wurde, führte zu einer beispiellosen Beschleunigung der Datengenerierung und lieferte eine enorme Menge neuer Erkenntnisse, z.B. zu krankheitsassoziierten Phänotypen und zellulärer Heterogenität. Dies wäre jedoch ohne die Entwicklung neuer maßgeschneiderter computergestützter Methoden nicht möglich gewesen. Diese computergestützten Methoden basieren auf gemeinschaftlichen Standards für den Datenaustausch. Darüber hinaus profitierte ihre Entwicklung von der Umsetzung der FAIR-Datenprinzipien, die findable, accessible, interoperable und reproducible Daten fördern. Die meisten dieser computergestützten Methoden sind in Open-Source-Softwaretools implementiert, was eine reichhaltige Forschungssoftware-Infrastruktur bietet und experimentellen Gruppen ermöglicht, Datenexploration und statistische Analysen durchzuführen. Jedoch profitieren detaillierte Analysen von groß angelegten Datensätzen von Fachwissen in Statistik, Informatik und mathematischer Modellierung. Daher bleibt das Management, die Analyse und die Integration von Forschungsdaten eine kritische Komponente wissenschaftlicher Projekte, die jedoch oft unterschätzt wird, was zu Herausforderungen während und am Ende von Projekten führt. Dieses Z-Projekt wird das Management, die Analyse und die Integration von Forschungsdaten innerhalb des MagNet unterstützen. Wir werden die Qualität, Reproduzierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und den Einfluss wissenschaftlicher Ergebnisse verbessern, während wir die Einhaltung der FAIR-Prinzipien sicherstellen. Aufbauend auf unserer Expertise beabsichtigen wir, die Integration verschiedener Datensätze zu adressieren, um gemeinsame Mechanismen von Makrophagen-Effektorfunktionen zu identifizieren. Konkret werden wir: - Eine zentrale Datenmanagement-Infrastruktur bereitstellen, um eine standardisierte, qualitativ hochwertige Datenerfassung, -speicherung und -weitergabe zu ermöglichen. - Statistische und bioinformatische Datenanalysen sowie mechanistisches Modellieren bereitstellen, um experimentelle Gruppen bei der Gewinnung bedeutungsvoller Erkenntnisse aus ihren Daten zu unterstützen. - Datensätze integrieren, um konservierte und gemeinsame von unterscheidbaren Makrophagenfunktionen in verschiedenen Geweben abzugrenzen. Insgesamt wird unser Ansatz unser Verständnis der Makrophagenbiologie verbessern und Einblicke in ihre Rollen in verschiedenen physiologischen und pathologischen Kontexten bieten.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5775: Makrophagen als Choreographen der Gewebeentwicklung und -funktion