High-throughput computational methods and software for quantitative trait locus (QTL) mapping

Biologische Big Data in goede banen geleid

Danny Arends verrichtte onderzoek naar mogelijke oplossingen voor de 'Big Data'  lawine die systeemgenetica in de afgelopen jaren heeft getroffen.

In de systeemgenetica gaat het over de vraag hoe verschillende onderdelen en componenten van de biologische cel met elkaar samenhangen en samenwerken. Nieuwe technologieën waarmee grote hoeveelheden data geproduceerd en bewerkt worden, zoals Tiling arrays en High throughput  DNA sequencing, spelen een belangrijke rol in de ontwikkeling van dit onderzoeksveld.  Voor onderzoekers is het belangrijk om te begrijpen hoe deze methodes hun manier van  werken zullen gaan beïnvloeden.

In zijn proefschrift beschrijft Arends werkzaamheden om  slimmere en geoptimaliseerde algoritmen zoals Pheno2Geno en MQM te ontwikkelen.  Ook werkte hij aan een systeem om  'collaborative' research mogelijk te maken: de xQTL-werkbank waarmee genetica data door middel van high-throughput  systemen kunnen worden  geanalyseerd.

Het onderzoek van Danny Arends werd uitgevoerd aan het Groningen Bioinformatics Centre en gefinancierd door het Centre for BioSystems Genomics (CBSG), het Netherlands Consortium of Systems Biology (NCSB) en NWO. Arends gaat verder met onderzoek als postdoc aan de Humboldt University in Berlijn.