Neues Forschungsprojekt: Genvorhersage durch Nutzung evolutionärer Gemeinsamkeiten

Gefördert wird das Projekt von der Carl-Zeiss-Stiftung. Die Hochschule Koblenz arbeitet dabei eng mit dem Institut für Mathematik und Informatik der Universität Greifswald zusammen. Ziel ist es, die automatische Genvorhersage deutlich zu verbessern und damit einen wichtigen Beitrag zur Analyse neuer Genome zu leisten.

Das Projekt kombiniert Methoden der Bioinformatik mit maschinellem Lernen und modernen KI-Architekturen. Anstatt sich nur auf klassische Genomvergleiche zu verlassen, nutzt GLUH evolutionäre Gemeinsamkeiten zwischen Genomen – selbst dann, wenn diese nicht direkt vergleichbar sind.

Integration in bestehende Forschungsfelder

Mit GLUH etabliert die Hochschule Koblenz einen neuen Forschungsschwerpunkt, der sich nahtlos in die bestehenden Aktivitäten des Fachbereichs einfügt. Das Projekt ergänzt insbesondere die etablierten Forschungsfelder „Analytische Bildgebung“ und „Data Driven Systems“ sowie weitere KI-basierte Initiativen wie die KI-gestützte Ganganalyse. Damit erweitert GLUH das wissenschaftliche Portfolio der Hochschule um eine zentrale bioinformatische Komponente.

Leitung und Projektziel

Prof. Dr. Denise Welsch, Professorin am Fachbereich Mathematik, Informatik, Technik der Hochschule Koblenz, leitet das Projekt. Unterstützt wird sie von zwei wissenschaftlichen Mitarbeitenden.

In der modernen Genomforschung sind automatische Verfahren zur Genvorhersage entscheidend. Projekte wie das „Earth BioGenome Project“ entschlüsseln das Erbgut unzähliger Arten in Rekordtempo. Dabei wird die genaue Abfolge der DNA-Bausteine bestimmt, um den genetischen Code der Erde systematisch zu digitalisieren. 

Bisherige Methoden zur Genomvorhersage sind oft aufwendig: Sie benötigen den Vergleich vieler ähnlicher Genomregionen verschiedener Arten (Mehrfachalignments), oder externe Referenzdaten. Das macht die Genomforschung für neu sequentierte Arten teuer und zeitintensiv. Prof. Welsch erklärt: „Unser Projekt wird einen theoretischen Ansatz in die Praxis umsetzen und in einem KI-Modell integrieren. Wir nutzen homologe Genomregionen verschiedener Arten, um Genstrukturen noch präziser vorherzusagen – ohne aufwendige vorausführende Vergleiche. So lassen sich große Mengen an Genomdaten effizienter nutzen.“

Methodik

Das Projekt „GLUH“ basiert auf einem bestehenden KI-Modell namens Tiberius, entwickelt an der Universität Greifswald und erweitert dessen Funktionalität um wichtige Elemente. Damit können erstmals Gene aus DNA-Sequenzen mehrerer verwandter Arten gleichzeitig vorhergesagt werden, ohne Sequenzen vergleichen zu müssen. Der semi-überwachte Trainingsansatz des erweiterten Modells verknüpft sorgfältig kuratierte Genannotationen einer Referenzart mit unannotierten Sequenzen verwandter Arten,  Die Methode kann somit auf neue Arten angewendet werden und erleichtert die automatische Genvorhersage in großen Projekten.

Durch die Analyse verwandter Sequenzen werden wichtige strukturelle Elemente, wie die Grenzen zwischen Exons und Introns (Teilen von Genen), besser sichtbar. Vorhersagen werden genauer, auch wenn die Sequenzen nur schwach annotiert sind. GLUH wird als Open-Source-Software veröffentlicht, um die Nutzung und Weiterentwicklung durch die bioinformatische Forschungsgemeinschaft zu fördern und die Lücken in der Genannotation bei wenig erforschten Arten zu schließen.

Bedeutung für Wissenschaft und Praxis

Mit GLUH setzt die Hochschule Koblenz ein deutliches Zeichen für die enge Verbindung von Bioinformatik und KI und fördert die Entwicklung innovativer Lösungen, die sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis Anwendung finden können.

 

Über die Carl-Zeiss-Stiftung

Die Carl-Zeiss-Stiftung ist eine der ältesten und größten privaten wissenschaftsfördernden Stiftungen in Deutschland. Ihr Ziel ist es, den wissenschaftlich-technologischen Fortschritt in den MINT-Fächern zu fördern und durch die Unterstützung von Hochschulen und Forschungseinrichtungen Innovationen zu ermöglichen.