Molekulare Epidemiologie
Genetische Variationen in Interaktion mit epidemiologischen Faktoren können zur Entstehung von komplexen Krankheiten wie Krebs führen. Das Projekt "Statistische Komplexitätsreduktion in der Molekularen Epidemiologie" des SFB 475 befasst sich deshalb mit der Auffindung solcher Risikofaktoren. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der Detektion von Gen-Gen- bzw. Gen-Umwelt-Interaktionen.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Katja Ickstadt
Genexpressionsdaten
Microarrays ermöglichen die simultane Messung von Zehntausenden von Genen. Nicht nur diese sehr hohe Anzahl an Variablen verbunden mit einer viel niedrigeren Anzahl an Observationen, sondern auch die stark verrauschten Signale, die solche Microarrays liefern, stellen eine große Herausforderung für die Analyse solcher Daten dar, die nur in enger interdisziplinärer Zusammenarbeit bewältigt werden kann. Eine solche Zusammenarbeit findet u.a. in dem Projekt "Statistische Komplexitätsreduktion in der Molekularen Epidemiologie" des SFB 475 statt.
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Proteomik
Proteine sind für nahezu alle biologischen Prozesse in einem Organismus verantwortlich – z.B. auch für die Entstehung von Krankheiten wie Krebs. Deshalb sind die Erforschung des Proteoms und dabei insbesondere die Identifizierung von Proteinen, deren Expression sich zwischen verschiedenen Gruppen (z.B. krankem und gesundem Gewebe) stark unterscheidet, und das Auffinden von Protein-Protein Interaktionen von großem Interesse. Auch hier ist eine interdisziplinäre Zusammenarbeit – wie sie im Zentrum für Angewandte Proteomik stattfindet – von großem Nutzen.
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Kontrollierte klinische Studien
In kontrollierten klinischen Studien wird die Wirkung einer Behandlung durch den Vergleich mit einer anderen Behandlung abgeschätzt. Der Lehrstuhl "Statistik mit Anwendungen im Bereich der Ingenieurwissenschaften" befasst sich mit Meta-Analysen zur Kombination von solchen kontrollierten klinischen Versuchen sowie der Planung und Auswertung von kontrollierten klinischen Studien mit flexiblen (oder adaptiven) Designs.
Ansprechpartner: Dr. Guido Knapp
Toxikologische Anwendungen
Statistische Methoden sind notwendig für die Planung und Auswertung toxikologischer Studien, um mögliche gesundheitsschädliche Wirkungen von Stoffen untersuchen zu können. Zur Analyse solcher Studien arbeitet der Lehrstuhl "Mathematische Statistik und biometrische Anwendungen" zusammen mit dem Institut für Arbeitsphysiologie an der Universität Dortmund. Ein großes Problem, das neben anderen Problemen im Lehrstuhl "Mathematische Statistik und naturwissenschaftliche Anwendungen" betrachtet wird, ist die Übertragbarkeit von Tierversuchen auf den Menschen.
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Räumliche Statistik
Das Risiko, eine Krankheit zu erleiden, kann auch von der Region, in der man wohnt, abhängen. Zur Aufdeckung und Kartierung solcher Krankheitsrisiken werden in der räumlichen Statistik geografische Informationen mit aufgenommen.
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