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Lab Yang Li

Forschungsgruppe

Bioinformatik der Individualisierten Medizin

Infektionen gehören zu den größten Bedrohungen für die Gesundheit und zu den häufigsten Todesursachen weltweit. Unser Team aus 6 Doktoranden und 5 Postdocs arbeitet daran, genetische Risikofaktoren und entsprechende molekulare Pfade aufzudecken, welche entscheidend sind um Risikopatienten zu identifizieren und eine bessere, individualisierte Behandlung zu ermöglichen. Die Abteilung des HZI ist Teil des sich momentan entwickelnden CiiM und derzeit am TWINCORE in Hannover ansässig.

Wir sind stets auf der Suche nach begabten und motivierten Studierenden und Postdocs (z.B. finanziert durch den ERC Starting Grant). Wenden Sie sich bei Interesse gerne per E-Mail an uns.

Forschungsfokus

Die Forschungsgruppe "Computational Biology for Individualized Infection Medicine" untersucht die Interaktion von genetischem Hintergrund und Umwelt und deren Beitrag zu Infektions- und immunbezogenen Krankheiten.

Wir konzentrieren uns auf die Anwendung und Entwicklung von computergestützten und statistischen Ansätzen zur Untersuchung der Auswirkungen genetischer Faktoren auf verschiedenen molekularen Ebenen (z.B. Genetik, Genomik, Metabolomik usw.), immunologischer Parameter und Funktionen, sowie auf komplexe Krankheiten.

Unser Ziel ist es, die genetischen Risikofaktoren der Betroffenen und ihre zugehörigen molekularen Pfade aufzudecken und damit die Identifizierung von Risikopatienten zu verbessern. Diese Erkenntnisse sind für das Verständnis und die individualisierte Behandlung von Infektionskrankheiten entscheidend.

"Menschen unterscheiden sich in ihrem genetischen Hintergrund. Wir untersuchen diese interindividuelle Variation und wollen die Anfälligkeit für Infektionen verstehen und das Krankheitsrisiko vorhersagen"

Prof. Dr. Yang Li

Yang Li ist eine Bioinformatikerin , die sich auf die Integration von Multi-Omics- und Einzelzell-Omics-Daten spezialisiert hat, um die Interaktionen zwischen dem genetischen Hintergrund und der Umwelt in Bezug auf Infektionen und immunbasierten Krankheiten zu untersuchen. Y. Li zeigte bereits, wie genetische Risikofaktoren der Betroffenen und ihre entsprechenden molekularen Eigenschaften die menschlichen Immunfunktionen bestimmen und vorhersagen, was für die individualisierte Behandlung von Infektionskrankheiten und Allergien entscheidend ist (Cell 2016, Nat Med 2016, Nat Immunol 2018). Kürzlich führte ihr Team die erste Multi-Omics-Studie zu dysfunktionalen Immunsystemen bei leichten und schweren COVID-19-Patienten durch (Cell 2020) und deckte dabei die epigenetischen und genetischen Einflüsse der angeborenen Immunität gegenüber COVID-19 auf (Cell Genomics 2023). Für ihre Forschung erhielt sie den renommierten ERC Starting Grant „ModVaccine“, zur Verbesserung von Impfstoffen (2020).

Prof. Dr. Li ist Mitglied im Redaktionsbeirat mehrerer angesehener wissenschaftlicher Zeitschriften, wie Frontiers in Immunology und Frontiers in Genetics. Weiterhin ist sie national und international als Gutachterin für die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), das Deutsche Zentrum für Infektionsforschung (DZIF), die Israel Science Foundation, die Swiss National Science Foundation, das Medical Research Council (UK) und die French Foundation for Medical Research tätig. Darüber hinaus ist sie Teil der Deutschen Gesellschaft für Immunologie, der Amerikanischen Gesellschaft für Humangenetik und der Europäischen Gesellschaft für Humangenetik. Außerdem ist sie Mitglied des Beirats und des Expertenpools des Konsortiums Milieu Intérieur des Institut Pasteur in Frankreich.

Team

Bis zur Fertigstellung des Gebäudes ist die Gruppe im TWINCORE untergebracht. Die aktuelle Teamliste finden Sie daher hier.

Ausgewählte Publikationen

1. Chu, X., Janssen, A.W.M., Koenen, H., Chang, L.,  He, X., Joosten, I., Stienstra, R., Kuijpers, Y., Wijmenga, C.,  Xu, C.- J., Netea, M.G, Tack, C.J., Li, Y.# A genome-wide functional genomics approach uncovers genetic determinants of immune phenotypes in type 1 diabetes. eLife, 11, e73709 (2022). https://doi.org/10.7554/eLife.73709

2. Koeken, V.A.C.M., Qi, C., Mourits, V.P., de Bree, L.C.J., Moorlag, S.J.C.F.M., Sonawane, V., Heidi Lemmers, Dijkstra, H., Joosten, L.A.B., van Laarhoven, A., Xu, C.-J., van Crevel, R., Netea, M.G., Li, Y.# Plasma metabolome predicts trained immunity responses after antituberculosis BCG vaccination. PLoS Biol20(9): e3001765, (2022). https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001765

3. Qi, C.,  Berg, M., Chu, X., Van Den Berge, M.,  Xu, C.,  Koppelman, G., Nawijn, M., Li, Y. Cell type eQTL deconvolution of bronchial epithelium through integration of single cell and bulk RNA-seq. Allergy 77, 3663-3666 (2022).https://doi.org/10.1111/all.15410

4. Zhang, B.,  Moorlag, S., Domínguez-Andrés, J., Bulut, Ö., Kilic, G., Liu, Z., van Crevel, R., Xu,C.-J.,  Joosten, L.A.B., Netea, M.G.#, Li, Y.# Single-cell RNA sequencing reveals induction of distinct trained immunity programs in human monocytes. J Clin Invest, 132(7), e147719 (2022) https://doi:10.1172/JCI147719

5. Zhang, B, Roesner, L.M., Traidl, S., Koeken, V.A.C.M., Xu, C.-J., Werfel, T., Li, Y. Single-cell profiles reveal distinctive immune response in atopic dermatitis in contrast to psoriasis. Allergy, 00: 1- 15 (2022). https://doi: 10.1111/all.15486

 

Eine vollständige Liste der Publikationen von Yang Li finden Sie bei GoogleScholar.

Jobs

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 LiBitte beachten Sie hierfür unsere Datenschutzerklärung.