Institut für Bioanalytik

Das wissenschaftliche Hauptinteresse der AG Funke gilt der Untersuchung von Peptiden und Proteinen für anwendungsbezogene Fragestellungen, insbesondere der Analyse von Protein-Protein-Interaktionen und deren therapeutischer Verhinderung. Zur in-vitro Charakterisierung der Protein-Protein-Interaktionen nutzt sie ein breites Spektrum von biochemischen und biophysikalischen Methoden, wie z.B. der evolutiven Biotechnologie (besonders Phagendisplay), Protein-Expression und Aufreinigung mittels chromatographischer Methoden, ELISA, Zellkulturtests und viele mehr.

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Das Hauptinteresse der AG Flechsig gilt elektrochemischen Biosensoren für DNA und RNA basierend auf direkt geheizten Goldarbeitselektroden mit Self-assembled Monolayers von DNA-Sonden. Weiterhin wird sich mit dem kinetischen Isotopeneffekt in DNA-SAMs sowie mit dem Einsatz der elektrochemischen Quarzkristall-Mikrowaage zur Untersuchung der Viskoelastizität befasst. Weitere Forschungsarbeiten befassen sich mit der voltammetrischen Spurenanalytik von Bioziden in Baustoffen und der Ultraspurenanalytik von Platinmetallen in Abgaskondensaten moderner PKW-Motoren.

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Das Hauptinteresse der AG Hildebrand gilt der molekularen Altersforschung und Hautbiologie für Anwendungen in der kosmetischen Industrie und pharmazeutischen Tumortherapie. Zur Erforschung der molekularen Ursachen von zellulärer Alterung und Tumorentstehung verfügt die AG Hildebrand über Methoden zur Transkriptom-, Proteom- und Metabolomanalytik, sowie der bioinformatischen Analyse. Darüber hinaus liegt ein Schwerpunkt in der Wirkstoffidentifizierung und Analyse des Mode-of-Action. Zudem wird das Potential von nicht-kodierenden RNAs in der Diagnostik mittels NGS erforscht.

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Stefan Kalkhof ist sowohl Leiter der Hochschul-Gruppe „Instrumentelle Bioanalytik“ als auch der Fraunhofer-Arbeitsgruppe „Proteinbiomarker“, Abteilung Therapievalidierung am Fraunhofer-Institut für Zelltherapie und Immunologie IZI in Leipzig.

Die AG Kalkhof an der Hochschule Coburg befasst sich mit Proteomics, der Identifizierung von Proteinbiomarkern, der Charakterisierung ausgewählter Proteine (Strukturuntersuchung, Modifikationen, Prozessierung) sowie der Charakterisierung von niedermolekularen Molekülen (z.B. Protein-Liganden). Für diese Analysen werden geeignete Multiomics-Strategien (insbesondere LC-MS/MS) sowie spektroskopische Verfahren eingesetzt (UV-VIS, FT-IR).

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Die AG Noll untersucht die Struktur und Funktion von komplexen mikrobiellen Gemeinschaften (Bakterien, Archaeen, Pilze, Algen, Eukaryoten) in natürlichen und anthropogen Ökosystemen. Neben Themen der mikrobiellen Ökologie der Forst- und Landwirtschaft wird auch das menschliche Mikrobiom sowie die Übertragung von pathogenen Mikroorganismen behandelt. Die AG Noll setzt ein breites Methodenspektrum ein wie Hochdurchsatzsequenzierung, Metaproteomanalysen, qPCR, kultivierungsabhängige und -unabhängige Aktivitätsnachweise, bildgebende Verfahren sowie hochauflösende Durchflusszytometrie.

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Das Hauptinteresse der AG Pflugmacher Lima gilt der Untersuchung von Wechselwirkungen anthropogener Chemikalien und natürlichen Toxinen in der Umwelt. Dabei werden Biotransformations-, oxidative Stress Reaktionen in Organismen und die Entwicklung von Bioassays betrieben. Die AG hat hier die „Grüne Leber“ und die „Pflanzenkieme“ entwickelt. Systeme die aquatische Pflanzen und Pflanzenreststoffe nutzen zur Reinigung von Wasser. Das Methodenspektrum umfasst photometrische Methoden zur Messung von Enzymaktivitäten, die Analyse von Zellinhaltsstoffen und die Bioanalytik mittels UPLC und LC-MSMS.

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Das Hauptinteresse der AG Simm gilt der angewandten Bioinformatik zur Auswertung von Hochdurchsatzdatensätzen (Omics). Für die in-silico Identifizierung von Biomarkern in den Bereichen One Health, Smart Farming und medizinische Theranostik werden KI-Modelle und bioinformatische Methoden entwickelt. Zur Abschätzung der Wichtigkeit von Meta-Daten und deren Einfluss auf Biomarker werden erklärbare KI-Modelle eingesetzt. Zu dem Methodenportfolio zählen: Gene Set Enrichment Analysen, Differential Expression, eXplainable AI, Clustering, Multiples Sequenz Alignment und Phylogenetische Bäume.

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