„Deutsches Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur – de.NBI“ – Versionsunterschied

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Das „Deutsche Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur – de.NBI“ ist ein nationales, akademisches und gemeinnütziges Netzwerk welches Dienstleistungen im Bereich Bioinformatik für die Lebenswissenschaften und Biomedizin in Deutschland und Europa anbietet. Finanziert wird de.NBI durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Die de.NBI-Partner organisieren Schulungsveranstaltungen, Kurse und Sommerschulen zu Software-Tools sowie Standards und bieten Rechenkapazität an, um Forscher dabei zu unterstützen, ihre Daten effektiver zu nutzen[1].

Entstehung

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat im Mai 2013 die Bekanntgabe von Förderrichtlinien für ein deutsches Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur (de.NBI) veröffentlicht. Ziel dieser Ankündigung war es, in Deutschland eine Infrastruktur aufzubauen, die mithilfe von Bioinformatik-Services und -Schulungen Lösungen für das "Big Data-Problem" in den Lebenswissenschaften bietet. Im November 2015 wurde eine zweite Ankündigung von Förderrichtlinien für Partnerprojekte von de.NBI veröffentlicht. de.NBI wurde vom BMBF im März 2015 gestartet, während die Partnerprojekte ihre Arbeit im November 2016 aufgenommen haben[2]. Darüber hinaus wird der ELIXIR-Knoten in Deutschland seit August 2016 von de.NBI betrieben[3][4][5].

Der erste Projektkoordinator und Leiter des deutschen ELIXIR-Knotens ist Alfred Pühler.

Organisation

Seit November 2016 besteht das Netzwerk von de.NBI aus den acht miteinander verbundenen Zentren, zu denen fast 40 Forschungs-, Dienstleistungs- und Infrastrukturgruppen mit etwa 150 Bioinformatikern gehören[6]. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, eine assoziierte Partnerschaft innerhalb von de.NBI zu beantragen. Im Folgenden sind die acht de.NBI Zentren sowie assoziierten Partner aufgeführt.

  • Heidelberger Zentrum für Human-Bioinformatik (HD-HuB)
    • Mitglieder: Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ, Forschungsgruppen Russel, Schlesner, Boutros), Europäisches Labor für Molekularbiologie (EMBL, Forschungsgruppen Bork, Huber, Korbel), Universität Heidelberg (Forschungsgruppen Eils / Rohr, Erfle / Reymann) und Universität des Saarlandes
    • Themen: Human-Bioinformatik, z. B. Exome, Genomics, Transcriptomics, Metagenomics, Phänotypisierung, Bioimaging, Epigenetik und Cloud Computing
    • Assoziierter Partner: Abteilung für Computational Genomics and System Genetics (Dr. Oliver Stegle, DKFZ
  • Bielefeld-Gießen-Ressourcenzentrum für mikrobielle Bioinformatik (BiGi)
    • Mitglieder: Universität Bielefeld, Universität Gießen und Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
    • Themen: Mikrobielle Bioinformatik, z. B. Genomics, Transcriptomics, Metagenomics, Proteomics, Metaproteomics, Metabolomics und Cloud Computing
  • Bioinformatik für Proteomik (BioInfra.Prot)[7]
    • Mitglieder: Ruhr-Universität Bochum (Forschungseinheit "Medical Bioinformatics" des Medizinischen Proteom-Centers), Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften ISAS e.v. Dortmund ("Abteilung für Bioanalytik"), Forschungszentrum Borstel und Max-Planck-Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik
    • Themen: Proteomik und Lipidomik
  • Zentrum für integrative Bioinformatik (CIBI)
    • Mitglieder: Freie Universität Berlin, Universität Tübingen, Universität Konstanz, Leibniz-Institut für Pflanzenbiochemie Halle (Saale) und Max-Planck-Institut für Molekulare Zellbiologie und Genetik
    • Themen: Bioinformatik-Workflow-Managementsystem, z. B. für Genomics, Proteomics, Metabolomics, Bioimaging, Deep Learning und Machine Learning
  • RNA Bioinformatics Center (RBC)
    • Mitglieder: Universität Freiburg, Universität Leipzig, Max-Delbrück-Zentrum für Molekulare Medizin in der Helmholtz-Gemeinschaft, Leibniz-Institut für Alternsforschung Jena und Universität Rostock
    • Themen: RNA-Bioinformatik, z. B. Transkriptomanalyse, RNA-Strukturanalyse, Vorhersage von ncRNA-Bindestellen, Definition und Klassifizierung von RNA-Transkripten und Analyse der Protein-RNA-Interaktion
  • German Crop BioGreenformatics Network (GCBN)
    • Mitglieder: Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung in Gatersleben (IPK, BIT, Uwe Scholz), Helmholtz Zentrum München (HMGU, PGSB, Klaus Mayer) und Forschungszentrum Jülich (FZJ, IBG-2 Plant Sciences, Björn Usadel)
    • Themen: Pflanzen-Bioinformatik, z. B. Genomics, Genomannotation, Phänotypisierung, Pflanzendatenbanken
  • Zentrum für biologische Daten (BioData)
    • Mitglieder: Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen (DSMZ), Technische Universität Braunschweig, Jacobs Universität Bremen, Universität Bremen, Universität Hamburg
    • Themen: Datenbanken
  • de.NBI-Servicezentrum für Systembiologie (de.NBI-SysBio)
    • Mitglieder: Heidelberger Institut für Theoretische Studien, Universität Heidelberg, Universität Rostock und Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme
    • Themen: Systembiologie und Datenmanagement
  • Assoziierte Partner: Universität Kiel, Universität Jena
    • Themen: Metabolomik, Phylogenetik, Bioinformatik des Menschen, Genomik für Eukaryoten

Bioinformatik-Ressourcen

Das de.NBI-Netzwerk bietet ein breites Portfolio an Ressourcen für die deutsche und internationale Gemeinschaft der Lebenswisschaften. Dazu gehören hauptsächlich Datenbanken, bioinformatische Software und Bereitstellung von Rechenkapazität, durch ein Verbund-Cloud-System.

Datenbanken

de.NBI entwickelt und pflegt die fünf großen Datenbanken SILVA[8], PANGEA[9], BacDive[10], ProteinPlus[11] und BRENDA[12]. Diese Datenbanken bieten Zugang zu ribosomalen RNA-Genen aus allen drei Bereichen des Lebens (SILVA), georeferenzierten Daten aus der Erdsystemforschung (PANGEA), stammbezogene Informationen zur Biodiversität von Bakterien und Archäen (BacDive), Proteinstrukturen (ProteinPlus) und umfassende Enzyminformation (BRENDA).

Werkzeuge

de.NBI entwickelt und liefert etwa 100 bioinformatische Software für die deutsche und globale Lebenswissenschaftler-Gemeinschaft, z. B. Galaxy (Computational Biology) / useGalaxy.eu (Workflow-Engine für alle Freiburger RNA-Tools)[13], EDGAR (Vergleichende Genomanalyse-Plattform)[14], KNIME (Workflow-Engine)[15], OpenMS (Open-Source C++-Bibliothek für LC / MS-Datenmanagement und -analysen)[16], SeqAN (Open-Source C++-Bibliothek für effiziente Algorithmen und Datenstrukturen)[17], PIA (Toolbox für MS-basierte Proteininferenz- und Identifizierungsanalyse)[18], Fiji (Software) (Bildverarbeitungspaket), MetFrag (in silico Fragmenter kombiniert Komponenten-Datenbanksuche und Fragmentierungsvorhersage für die Identifizierung kleiner Moleküle aus Tandem-Massenspektrometriedaten)[19], COPASI (Open-Source-Softwareanwendung zur Erstellung und Lösung mathematischer Modelle biologischer Prozesse)[20], SIAMCAT (Framework für die statistische Inferenz von Assoziationen zwischen mikrobiellen Gemeinschaften und Wirtsphänotypen), e!DAL-PGP (Open-Source-Framework zur Veröffentlichung und gemeinsamen Nutzung von Forschungsdaten), MGX (Metagenom-Analyse)[21] und viele mehr.

Die de.NBI-Tools sind auch in der ELIXIR Tools- und Data Services-Registry registriert und durchsuchbar, welche weitere Informationen in einem standardisierten Format bereitstellt.

Hardware

de.NBI entwickelt und betreibt seit 2016 ein Verbund-Cloud-System (de.NBI-Cloud)[22]. Die Cloud wird in einem Kollaborationsprojekt der Universitäten Bielefeld, Freiburg, Gießen, Heidelberg und Tübingen bereitgestellt. Das gesamte System ist über das zentrale de.NBI-Cloud-Portal über Single Sign-On (SSO) zugänglich und basiert auf der ELIXIR-Authentifizierungs- und Autorisierungsinfrastruktur (ELIXIR AAI). Es umfasst mehr als 15.000 Rechenkerne und 5 PB Speicherkapazität. Im Jahr 2018 wurde die Speicherkapazität auf 38 PB erhöht (Stand Februar 2019).

Training

Verschiedene Arten von Schulungsaktivitäten werden von de.NBI unterstützt und organisiert. Die de.NBI Sommerschulen bieten Schulungen für Studierende und Doktoranden zu spezifischen Themen an, die sich auf ein oder mehrere de.NBI-Zentren beziehen. Die jeweiligen Zentren organisieren spezifische Schulungen für die angebotene bioiformatische Software. Diese Schulungen finden an bestehende Konferenzen statt oder werden unabhängig von diesen organisiert. Darüber hinaus wurden im Jahr 2016 Online-Schulungen auf der Website von de.NBI eingeführt. Seit 2017 werden Online-Hackathons für verschiedene Softwarepakete und Webinare von den Zentren „RNA Bioinformatics Center“ (RBC) und „Center for integrative Bioinformatics“ (CIBI) eingerichtet.

Insgesamt wurden im Jahr 2015 17 Schulungen mit 329 Teilnehmern von de.NBI organisiert. 2016 hat das Netzwerk 40 Schulungen mit 882 Teilnehmern organisiert. Für 2017 konnte das Netzwerk die Anzahl der Kurse und Teilnehmer (69 Schulungen mit 1489 Teilnehmern) weiter erhöhen. Im Jahr 2018 erreichte das de.NBI-Schulungsprogramm mit 77 Schulungen und 1520 Teilnehmern die Plateau-Phase.

de.NBI-Sommerschulen

• September 2015: Die erste de.NBI Sommerschule wurde von den Servicezentren BiGi, RBC und de.NBI-SysBio organisiert. Diese de.NBI Sommerschule konzentrierte sich auf die Abläufe von der Genomassemblierung bis zur Genom- und Transkriptomanalyse[23].

• September 2016: Die zweite de.NBI-Sommerschule wurde von BioInfraProt, CIBI und BiGi in Dagstuhl organisiert und konzentrierte sich auf das Feld der Proteomik und die Analyse von Massenspektrometriedaten[24].

• September 2017: Die dritte de.NBI-Sommerschule wurde von allen RBC-Partnern organisiert. Der Schwerpunkt lag auf „Computational Genomics and RNA Biology“[25].

• September 2018: Die vierte Sommerschule wurde zum Thema "Riding the Data Life Cycle" von den Zentren BioData, GCBN und de.NBI-SysBio[26] organisiert.

• September 2019: Die fünfte Sommerschule wird von den Servicecentern GCBN, BioData, de.NBI-SysBio und BioInfra.Prot organisiert. Thema wird "(Bio) Data Science" sein und in Gatersleben stattfinden[27].

Zusätzliche de.NBI-Schulen

Neben den jährlichen Sommerschulen organisierte de.NBI im Juni 2017 die erste Cloud Sommerschule[28] und unterstützte im März 2018 eine Winterschule zum Thema Metabolite[29].

Weiterführende Links

  1. ↑ Arwa Al-Dilaimi, Andreas Tauch: Bioinformatics in Germany: toward a national-level infrastructure. In: Briefings in Bioinformatics. doi:10.1093/bib/bbx040 (oup.com [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  2. ↑ Arwa Al-Dilaimi, Andreas Tauch: Bioinformatics in Germany: toward a national-level infrastructure. In: Briefings in Bioinformatics. doi:10.1093/bib/bbx040 (oup.com [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  3. ↑ ELIXIR Board meeting: 2016 Spring session | ELIXIR. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  4. ↑ Germany joins ELIXIR | ELIXIR. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  5. ↑ ELIXIR Nodes | ELIXIR. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  6. ↑ de.NBI – Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur wird weiter ausgebaut - Gesundheitsindustrie BW. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  7. ↑ Michael Turewicz, Michael Kohl, Maike Ahrens, Gerhard Mayer, Julian Uszkoreit: BioInfra.Prot: A comprehensive proteomics workflow including data standardization, protein inference, expression analysis and data publication. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 116–125, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.005, PMID 28606611 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  8. ↑ Frank Oliver Glöckner, Pelin Yilmaz, Christian Quast, Jan Gerken, Alan Beccati: 25 years of serving the community with ribosomal RNA gene reference databases and tools. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 169–176, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.1198, PMID 28648396 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  9. ↑ Michael Diepenbroek, Uwe Schindler, Robert Huber, Stéphane Pesant, Markus Stocker: Terminology supported archiving and publication of environmental science data in PANGAEA. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 177–186, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.07.016, PMID 28743591 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  10. ↑ Lorenz C. Reimer, Carola Söhngen, Anna Vetcininova, Jörg Overmann: Mobilization and integration of bacterial phenotypic data-Enabling next generation biodiversity analysis through the BacDive metadatabase. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 187–193, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.05.004, PMID 28487186 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  11. ↑ Stefan Bietz, Therese Inhester, Florian Lauck, Kai Sommer, Mathias M. von Behren: From cheminformatics to structure-based design: Web services and desktop applications based on the NAOMI library. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 207–214, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.004, PMID 28610996 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  12. ↑ I. Schomburg, L. Jeske, M. Ulbrich, S. Placzek, A. Chang: The BRENDA enzyme information system-From a database to an expert system. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 194–206, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.04.020, PMID 28438579 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  13. ↑ Rolf Backofen, Jan Engelhardt, Anika Erxleben, Jörg Fallmann, Björn Grüning: RNA-bioinformatics: Tools, services and databases for the analysis of RNA-based regulation. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 76–84, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.05.019, PMID 28554830 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  14. ↑ J. Yu, J. Blom, S. P. Glaeser, S. Jaenicke, T. Juhre: A review of bioinformatics platforms for comparative genomics. Recent developments of the EDGAR 2.0 platform and its utility for taxonomic and phylogenetic studies. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 2–9, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.07.010, PMID 28705636 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  15. ↑ Alexander Fillbrunn, Christian Dietz, Julianus Pfeuffer, René Rahn, Gregory A. Landrum: KNIME for reproducible cross-domain analysis of life science data. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 149–156, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.07.028, PMID 28757290 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  16. ↑ Julianus Pfeuffer, Timo Sachsenberg, Oliver Alka, Mathias Walzer, Alexander Fillbrunn: OpenMS - A platform for reproducible analysis of mass spectrometry data. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 142–148, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.05.016, PMID 28559010 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  17. ↑ Knut Reinert, Temesgen Hailemariam Dadi, Marcel Ehrhardt, Hannes Hauswedell, Svenja Mehringer: The SeqAn C++ template library for efficient sequence analysis: A resource for programmers. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 157–168, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.07.017, PMID 28888961 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  18. ↑ Michael Turewicz, Michael Kohl, Maike Ahrens, Gerhard Mayer, Julian Uszkoreit: BioInfra.Prot: A comprehensive proteomics workflow including data standardization, protein inference, expression analysis and data publication. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 116–125, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.005, PMID 28606611 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  19. ↑ René Meier, Christoph Ruttkies, Hendrik Treutler, Steffen Neumann: Bioinformatics can boost metabolomics research. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 137–141, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.05.018, PMID 28554829 (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  20. ↑ Frank T. Bergmann, Stefan Hoops, Brian Klahn, Ursula Kummer, Pedro Mendes: COPASI and its applications in biotechnology. In: Journal of Biotechnology. Band 261, 10. November 2017, ISSN 1873-4863, S. 215–220, doi:10.1016/j.jbiotec.2017.06.1200, PMID 28655634, PMC 5623632 (freier Volltext) – (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  21. ↑ Sebastian Jaenicke, Stefan P. Albaum, Patrick Blumenkamp, Burkhard Linke, Jens Stoye: Flexible metagenome analysis using the MGX framework. In: Microbiome. Band 6, Nr. 1, 04 24, 2018, ISSN 2049-2618, S. 76, doi:10.1186/s40168-018-0460-1, PMID 29690922, PMC 5937802 (freier Volltext) – (nih.gov [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  22. ↑ Abhinav Nellore, Ben Langmead: Cloud computing for genomic data analysis and collaboration. In: Nature Reviews Genetics. Band 19, Nr. 4, April 2018, ISSN 1471-0064, S. 208–219, doi:10.1038/nrg.2017.113 (nature.com [abgerufen am 12. Februar 2019]).
  23. ↑ de.NBI Sommerschule 2015. de.NBI, abgerufen Format invalid.
  24. ↑ de.NBI Sommerschule 2016. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  25. ↑ de.NBI Sommerschule 2017. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  26. ↑ de.NBI Sommerschule 2018. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  27. ↑ de.NBI Sommerschule 2019. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  28. ↑ de.NBI Cloud Sommerschule 2017. Abgerufen am 12. Februar 2019.
  29. ↑ de.NBI Winterschule 2018. Abgerufen am 12. Februar 2019.
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