Bakterien-Eigenschaften besser vorhersagbar

Jede Bakterienart besitzt nicht nur ein einziges Genom, sondern ein vielfältiges Ensemble von Genkombinationen. Das führt dazu, dass sich die Eigenschaften von Bakterien stetig verändern – beispielsweise, wie krank sie uns Menschen machen können oder wie resistent sie gegenüber Antibiotika sind. Diesem Thema widmet sich RESIST-Forscher Prof. Galardini. Er entwickelt Methoden, mit denen die Eigenschaften besser vorhergesagt werden können, die durch genetische Variationen entstehen. Nun hat er mit seinem Team eine Software entwickelt, die genomweite Assoziationsstudien (GWAS) erleichtert – Studien, mit denen der Frage nachgegangen wird, welches Gen für welche Eigenschaft verantwortlich ist. „Diese Software haben wir, Judit Burgaya, Bamu F. Damaris, Jenny Fiebig und ich als echte Teamleistung geschrieben“, sagt Prof. Galardini. Die Ergebnisse veröffentlichte die Fachzeitschrift Microbial Genomics.

„Unsere microGWAS integriert die modernsten Werkzeuge zur Durchführung bakterieller GWAS in einer einzigen, benutzerfreundlichen und reproduzierbaren Pipeline. Dadurch werden diese Analysen demokratisiert“, erläutert Prof. Galardini. Die Forschenden haben die microGWAS-Pipeline an einem bereits veröffentlichten Datensatz zur krankmachenden Wirkung der Bakterienart Escherichia Coli getestet und dabei erfolgreich identifiziert, welche Varianten die Bakterien befähigen, krank zu machen.

Marco Galardini hat eine vom Exzellenzcluster RESIST finanzierte Professur an der MHH inne. Er leitet die Forschungsgruppe „Systembiologie Mikrobieller Gemeinschaften“ am Institut für Molekulare Bakteriologie des TWINCORE.

Die Originalpublikation „microGWAS: a computational pipeline to perform large scale bacterial genome-wide association studies” finden Sie hier.

Die Software kann zusammen mit ihrer Dokumentation hier aufgerufen werden.

Das Foto zeigt die Wissenschaftlerinnen Judit Burgaya, Jenny Fiebig und Bamu F. Damaris (von links) im TWINCORE.