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Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung, 01.11.03

Handy-Technik für die Genomanalyse

Aufschlussreiche Signale: Die Information, die sich in den Genen verbirgt, lässt sich - so hoffen Forscher - besser verstehen, wenn man die Abfolge der DNA-Bausteine in eine Wellenfunktion übersetzt. Bildcollage: GBF / Holger Klimek

Wenn Forscher die Erbinformation eines Lebewesens entziffert haben, erhalten sie als Ergebnis eine Abfolge von DNA-Bausteinen, den Nucleotiden. Niedergeschrieben wird diese Abfolge als Buchstabenkette - die Zeichen A,C,T und G stehen dabei für die vier verschiedenen Nucleotide. Um nun funktional interessante Motive eines Genoms leichter identifizieren zu können, wandeln Kauer und Blöcker die Buchstabenketten mittels mathematischer Verfahren in eine Kurve mit Wellen und Zackenausschlägen um - ähnlich wie die Aufzeichnungen eines Seismographen oder eines Elektrokardiogramms (EKG). Im gegenwärtigen Verfahren ergeben sich die Kurvenverläufe, indem man jeweils zwei aufeinander folgende Nucleotid-Bausteine durch den Zahlenwert ihrer so genannten "Schmelz-Enthalpie" ersetzt - das ist die Energie, die notwendig wäre, um die DNA-Doppelhelix an genau dieser Stelle zu öffnen. "Die Schmelz-Enthalpien werden durch Struktur und Biophysik der DNA festgelegt", erklärt Gerhard Kauer, "deshalb liefert das Verfahren aussagekräftige Signale."


"DNA-Kurven" statt endloser Zeichenketten

Welche Vorteile bietet nun eine Kurvendarstellung gegenüber einer Buchstabenkette? "Für Bildbearbeitung und Spracherkennung hat man bereits eine ausgefeilte Mathematik entwickelt, mit der sich solche Wellenfunktionen gut untersuchen lassen", sagt Kauer. "Man kann beispielsweise störendes Hintergrund-Rauschen herausfiltern und die wesentlichen Signale sichtbar machen. Außerdem findet man auch Ähnlichkeiten, die sich beim Buchstabenvergleich nur äußerst schwer oder langwierig erkennen lassen." Helmut Blöcker, der als Koordinator des deutschen Humangenom-Projekts an der Entzifferung der menschlichen Erbinformation beteiligt war, vergleicht das Prinzip mit der elektronischen Stimmerkennung, zu der auch neuere Mobiltelefone in der Lage sind: "Wenn Sie zweimal denselben Satz sagen, hört sich das nie exakt gleich an. Trotzdem lässt sich die Ähnlichkeit durch einen Signalvergleich erkennen."

Die Methode, so Kauer und Blöcker, sei prinzipiell auch auf andere Biomoleküle wie etwa Proteine anwendbar. Die Vision: "Vielleicht können wir mit solchen Signalanalyse-Verfahren in absehbarer Zeit auch komplexe Prozesse am Computer modellieren und simulieren - zum Beispiel die Infektion einer Zelle durch einen Krankheitserreger."

Hinweise

Die beschriebenen Forschungsarbeiten wurden mit Mitteln der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Sie sind Teil des Forschungsverbundprojekts "Bioinformatik-Kompetenzzentrum Braunschweig/Intergenomics".

Mehr Informationen finden Sie in der Originalpublikation: Gerhard Kauer, Helmut Blöcker: Applying signal theory to the analysis of biomolecules, Bioinformatics, Vol. 19, 2003, S. 2016-2021.

Weitere Informationen:


Dipl.-Biol./Journalist Manfred B, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
Quelle: Informationsdienst Wissenschaft, http://www.idw-online.de

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