Forschungsgruppe
Bioinformatik der Individualisierten Medizin
Infektionen gehören zu den größten Bedrohungen für die Gesundheit und zu den bedeutendsten Todesursachen weltweit. Unser Ziel ist es, die genetischen Risikofaktoren für eine Infektionsanfälligkeit und die nachfolgenden molekularen Prozesse aufzuklären. Dies ist entscheidend, um Fortschritte beim Verständnis und bei der individuellen Behandlung von Infektionskrankheiten zu erzielen und die Identifizierung von Risikopatienten zu verbessern. Als Abteilung des HZI sind wir dem CiiM zugeordnet und sind derzeit am TWINCORE in Hannover beheimatet.
In verschiedenen Projekten untersuchen wir das Zusammenspiel von genetischem Hintergrund und Umwelteinflüssen und deren Beitrag zu Infektionen und immunologischen Erkrankungen. Wir konzentrieren uns auf die Anwendung und Entwicklung computergestützter und statistischer Ansätze zur Untersuchung der Wirkung genetischer Faktoren auf verschiedene molekulare Ebenen (wie Genetik, Genomik, Metabolomik), immunologische Parameter und deren Funktionen sowie auf komplexe Krankheiten. Wir arbeiten derzeit an den folgenden Bereichen:
Genetische Regulation molekularer und immunologischer Phäntotypen
Wir untersuchen, wie genetische Variation molekulare und immunologische Phänotypen wie bspw. Genexpression, Metabolite und Zytokinreaktionen auf verschiedene Stimulationen hin beeinflusst. Wir entwickeln Berechnungsmethoden und Algorithmen, um Hochdurchsatz-Datensätze aus den state-of-the-art Technologien vollständig zu nutzen, z.B. kausale Inferenz und Dekonvolution der gesamten genetischen Regulationseffekte der Genexpression in relevanten Zelltypen.
Integration von Multi-Omics
Wir integrieren große Multiomics-Datensätze und Immunprofile von Patienten- und Kontrollkohorten, um die Genotyp-Phänotyp-Zusammenhänge im genomweiten Maßstab zu entschlüsseln. Darauf aufbauend erstellen wir Computermodelle zur Vorhersage von Immunfunktionen und Krankheitsrisiken.
Einzelzell-Genomik
Wir wenden modernste Techniken an, um die genetische Regulation der Genexpression als Reaktion auf Reize bei der Einzelzellauflösung zu untersuchen. Weiterhin entwickeln wir neue Berechnungsansätze für die Einzelzellbiologie.
Yang Li leitet seit 2019 die Abteilung Bioinformatik in der Individualisierten Infektionsmedizin des CiiM und des HZI und wurde zudem zur Direktorin des CiiM berufen. Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt auf dem Verständnis der molekularen Mechanismen von immunologisch/infektiösen Erkrankungen durch die Integration von Multiomics-Daten.
Yang Li promovierte 2010 an der Universität Groningen, Niederlande, im Fach Bioinformatik. Sie setzte ihre Karriere als Postdoc am Bioinformatikzentrum Groningen fort und erhielt 2011 den Young Investigator Award of Bioinformatics vom Niederländischen Bioinformatikzentrum. Im Jahr 2013 erhielt sie ihr erstes persönliches Stipendium: ein NWO-VENI-Stipendium des Niederländischen Forschungsrates (Dutch Organization for Scientific Research), ein innovatives Forschungsprogramm zur Förderung talentierter und herausragender junger Forscher in den Niederlanden. Danach wurde Yang Li eine unabhängige Forscherin als Principal Investigator / Assistant Professor an der Abteilung für Genetik des Universitätsklinikums Groningen und begann, ein eigenes Forschungsteam aufzubauen, und ihr Interesse an der komplexen Genetik menschlicher Krankheiten unter Verwendung von Multiomics-Datensätze weiter auszubauen.
Ihre erfolgreiche Forschung auf dem Gebiet der Systemgenetik immunologischer Erkrankungen wurde mit weiteren persönlichen Stipendien ausgezeichnet: dem ZonMW-Offroad-Stipendium (Netherlands Organisation for Health Research and Development, 2016) und das renommierte Hypatia-Stipendium (Radboud University Medical Center, 2018). Darüber hinaus ist sie Mitantragstellerin bei mehreren großen Konsortialverbünden. Sie hat bis dato ~70 wissenschaftliche Artikel veröffentlicht, darunter in Cell, Nature Medicine, Nature Immunology und Cell Reports und ist als Gutachterin für viele Zeitschriften wie Nature Ecology & Evolution, Bioinformatics, Journal of the Royal Statistical Society (UK) und Genetics tätig.
Team
Bis zur Fertigstellung des Gebäudes ist die Gruppe im TWINCORE untergebracht. Die aktuelle Teamliste finden Sie daher hier.
Ausgewählte Publikationen
Bakker, O.B., Aguirre-Gamboa, R., Sanna, S., Oosting, M., Smeekens, S.P., Jaeger, M., Zorro, M., Võsa, U., Withoff, S., Netea-Maier, R.T., Koenen, H., Joosten, I., Xavier, R.J., Franke, L., Joosten, L.A.B., Kumar, V., Wijmenga, C.#, Netea, M.G#, Li, Y.# Integration of multi-omics datasets and deep phenotyping enables prediction of cytokine production in response to pathogens
Nature Immunology 2018(19):776-786. doi:10.1038/s41590-018-0121-3
Li, Y.#, Oosting, M., Smeekens, S.P., Jaeger, M., Aguirre-Gamboa, R., Le, K.T.T., Deelen, P., Ricaño-Ponce, I., Schoffelen, T., Jansen, A.F.M., Swertz, M.A., Withoff, S., van de Vosse, E., van Deuren, M., van de Veerdonk, F., Zhernakova, A., van der Meer, J.W.M., Xavier, R.J., Franke, L., Joosten, L.A.B.#, Wijmenga, C.#, Kumar, V.#, Netea, M.G# A Functional Genomics Approach to Understand Variation in Cytokine Production in Humans
Cell 2016(167):1099–1110.e14. doi:10.1016/j.cell.2016.10.017
Aguirre-Gamboa, R., Joosten, I., Urbano, P.C.M., van der Molen, R.G., van Rijssen, E., van Cranenbroek, B., Oosting, M., Smeekens, S., Jaeger, M., Zorro, M., Withoff, S., van Herwaarden, A.E., Sweep, F.C.G.J., Netea, R.T., Swertz, M.A., Franke, L., Xavier, R.J., Joosten, L.A.B., Netea, M.G., Wijmenga, C., Kumar, V., Li, Y#, Koenen, H.J.P.M.# Differential Effects of Environmental and Genetic Factors on T and B Cell Immune Traits
Cell Reports 2016, doi:10.1016/j.celrep.2016.10.053
Li, Y.*, Oosting, M.*, Deelen, P., Ricaño-Ponce, I., Smeekens, S., Jaeger, M., Matzaraki, V., Swertz, M.A., Xavier, R.J., Franke, L., Wijmenga, C., Joosten, L.A.B., Kumar, V., Netea, M.G. Inter-individual variability and genetic influences on cytokine responses to bacteria and fungi
Nature Med. 2016(22)952–960. doi:10.1038/nm.4139
Van der Velde, K.J., de Haan, M., Zych, K., Arends, D., Snoek, L.B., Kammenga, J.E., Jansen, R.C., Swertz, M.A.#, Li, Y.# WormQTLHD−a web database for linking human disease to natural variation data in C. elegans
Nucleic Acids Res. 2014 (42)D794-801. doi:10.1093/nar/gkt1044
#Corresponding authors
Eine vollständige Liste der Publikationen von Yang Li finden Sie bei GoogleScholar.
Die Gruppe "Bioinformatik der Individualisierten Medizin" freut sich jederzeit über Bewerbungen von qualifizierten Kandidaten für eine Promotion oder eine Postdoc-Stelle.
Alle offenen Stellenausschreibungen finden Sie auf der Jobportal-Seite des HZI.
Initiativbewerbungen sind zudem jederzeit willkommen. Wir sind auf der Suche nach motivierten Bewerbern mit einem starken Hintergrund in Bioinformatik / Computerbiologie, Informatik, Statistik, Biologie oder Physik, guten Programmierkenntnissen und Interesse an interdisziplinärer Forschung in der Biologie und Infektionsforschung.
Weiterhin bieten wir kontinuierlich Master-/Bachelor-Forschungsprojekte an. Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen per E-Mail.
Unsere Forschung konzentriert sich auf das Verständnis interindividueller Variationen in der Anfälligkeit für immungeschwächte Erkrankungen und die Vorhersage von Immunfunktionen durch die Integration großer Multiomics und detaillierter Datensätze von Immunphänotypen aus einer Vielzahl von bestehenden und geplanten Patientenkohorten. Methoden, die wir in unserer Forschung anwenden oder entwickeln, beziehen sich auf die Bereiche Bioinformatik, Systemgenetik, Machine Learning & Deep Learning und Systemimmunologie.
Bitte senden Sie - soweit in einer konkreten Stellenauschreibung nicht anders angegeben - Ihre Bewerbungen an Yang Li. Bitte beachten Sie hierfür unsere Datenschutzerklärung.
