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Datenanalyse & Beratungsservices

Statistische, Bioinformatische und Machine Learning-Beratung

Proteine sind biologisch sehr wichtig, da sie die ausführenden Biomoleküle in Zellen, Geweben und Organen sind. Dabei umfasst die Proteomik die parallele Identifizierung, Quantifizierung und räumliche Auflösung vieler Proteine in komplexen Proben. Proteomik-Experimente mit Schwerpunkt auf der klinischen Forschung sind unverzichtbar für ein umfassendes Verständnis biologischer Funktionen und Krankheiten, die für alternde Gesellschaften von hoher sozioökonomischer Relevanz sind, wie neurodegenerative Erkrankungen, Stoffwechselkrankheiten und Krebs.

Die Core Facility für Bioinformatik an der Medizinischen Fakultät “CUBiMed.RUB” bietet eine breite Palette an Tools, Dienstleistungen und Trainings im Bereich der Bioinformatik für die Proteomik an.

Das Personal des Forschungsbereichs “Medizinische Bioinformatik” des MPC verfügt über umfangreiche Expertise und Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Proteomik-Werkzeugen und -Ressourcen, statistischer Analyse und der Anwendung von Machine-Learning-Methoden. Der Fokus liegt dabei vor allem auf klinischer und humaner Proteomik.

Beratungs- und Analyseservices werden kostenlos (für wissenschaftliche Nutzer) im Rahmen des Portfolios der wissenschaftlichen Infrastruktur-Einrichtung CUBiMed.RUB angeboten, um die Nutzer bei der bioinformatischen und statistischen Analyse von Proteomikdaten und zugehörigen klinischen Daten zu unterstützen. Die Services werden auch über das Deutsche Netzwerk für Bioinformatik-Infrastruktur (de.NBI / ELIXIR-DE) angeboten, das vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR, W-de.NBI-005) gefördert wird.

Weitere Informationen und FAQs finden Sie auf der CUBiMed.RUB-Website: https://www.cubimed.ruhr-uni-bochum.de/faqs/index.html.en

Bei spezifischen Anfragen wenden Sie sich bitte direkt an uns unter cubimed@rub.de.

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Bioinformatische Beratung und Analyse von Proteomik-Daten

QC_Tool

Wir bieten einen bioinformatischen Beratungsservice bezüglich der Anwendung unserer eigenen sowie fremder Proteomik-Software an. Wir beraten bei der Datenauswertung und der Auswahl geeigneter Softwaretools. Darüber hinaus entwickeln wir benutzerfreundliche Workflows für häufig benötigte Auswertungen und stellen diese zur Verfügung. Über die fachliche Beratung durch unsere Bioinformatiker*innen hinaus bieten wir auch an, die entsprechenden Analysen durchzuführen.


Unser Angebot umfasst unter anderem:

  • Datenvorverarbeitung (z.B. Konvertierung, Qualitätskontrolle)
  • Peptid-Identifizierung
  • Protein-Inferenz
  • Protein-Quantifizierung
  • Gemeinsames Verfassen von oder Unterstützung bei Publikatione

Statistische Beratung und Analyse von Proteomik-Daten

Heatmap

Wir unterstützen bei der Planung von Proteomik-Studien, bei der Auswahl geeigneter Analysemethoden und bei der Interpretation und Präsentation der erzielten Ergebnisse. Über die fachliche Beratung durch unsere Biostatistiker*innen hinaus bieten wir Ihnen auch an, die entsprechenden Analysen durchzuführen.


Unser Angebot umfasst unter anderem:

  • Datenvorverarbeitung (z.B. Normalisierung, Behandlung von fehlenden Werten)
  • Qualitätskontrolle (z.B. Ausreißerdetektion)
  • Unterstützung bei der Studien- und Fallzahlplanung
  • Planung und Auswertung von Biomarker-Studien (z.B. Proteine und Peptide)
  • Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, wie Clustering und Klassifizierung
  • Klassische statistische Modellierung (z.B. lineare Modelle, logistische Regression)
  • Visualisierung von Daten und Ergebnissen
  • Überlebenszeitanalyse
  • Unterstützung bei Publikationen

Machine Learning Beratung

Wir unterstützen Sie bei der Planung und Entwicklung von Machine-Learning-Projekten mit Proteomikdaten und dazugehörigen klinischen Daten. Von der Besprechung, welche und wie viele Datenpunkte benötigt werden, über die Auswahl geeigneter Algorithmen bis hin zur Interpretation der Modellausgaben und Kommunikation der Ergebnisse begleiten wir Sie durch jeden Schritt. Neben der Beratung bieten wir auch die Durchführung von Machine-Learning-Analysen an.


Unsere Dienstleistungen umfassen:

  • Datenevaluation (z. B. Anomalieerkennung, explorative Datenanalyse)
  • Entwicklung von (prädiktiven) Modellen (z. B. Klassifizierung, Clustering)
  • Vermeidung und Erkennung von Data Leakage in allen Modellierungsphasen
  • Modellinterpretierbarkeit und -erklärbarkeit (z. B. SHAP-basierte Erklärungen)
  • Modellvalidierung und Leistungsbewertung (z. B. Kreuzvalidierung, Robustheitsprüfungen)
  • Bewertung der Modellleistung und Metriken (z. B. Matthews-Korrelationskoeffizient, AUROC)
  • Unterstützung bei der technischen Dokumentation und beim Verfassen von Publikationen (für die Machine-Learning-Teile)