Beschreibung der Forschungsarbeit
Unsere Forschungsgruppe konzentriert sich auf die integrative OMICs-Datenanalyse im Kontext des Stoffwechsels, um die mit menschlichen Erkrankungen verbundenen Stoffwechselveränderungen zu verstehen und ihnen entgegenzuwirken. Wir legen den Schwerpunkt auf Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom als zentrale, bislang jedoch kaum verstandene Auslöser von Krankheiten und potenzielle therapeutische Ansatzpunkte. Zu diesem Zweck entwickeln und wenden wir auf Einschränkungen basierende Ansätze zur Stoffwechselmodellierung an, mit denen wir krankheitsspezifische Stoffwechselnetzwerke sowohl für den Wirt als auch für die Mikrobiota rekonstruieren. Dabei nutzen wir vielfältige OMICs-Daten, darunter Transkriptomik, Mikrobiomik, Metabolomik, Proteomik sowie klinische Daten. Wir beziehen diese Daten aus Tiermodellen, aus menschlichen Kohorten über Kooperationspartner oder leiten die Datenerhebung für spezifische Forschungsfragen selbst ein. Unsere interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Partnern aus Theorie, Klinik und Experiment umfasst in der Regel einen kontinuierlichen Zyklus aus Methodenentwicklung, datengestützter Modellierung, Hypothesenbildung und experimenteller Validierung. Im Rahmen eines systemmedizinischen Ansatzes betrachten wir Krankheitsprozesse als systemisch und nicht auf einzelne Organe beschränkt, was neue Wege für die Behandlung und Früherkennung eröffnet. Obwohl unsere Methoden breit anwendbar sind, konzentrieren wir uns in erster Linie auf altersbedingte Erkrankungen, insbesondere Neurodegeneration, sowie auf chronisch-entzündliche Erkrankungen wie entzündliche Darmerkrankungen.
Wichtigste Projekte
Systembiologie entzündlicher Erkrankungen: Diabetes und IBD
Unsere Forschung untersucht, wie Wechselwirkungen zwischen Mikroorganismen und dem Wirt zur Entstehung und zum Fortschreiten von entzündlichen Darmerkrankungen (IBD) und Typ-2-Diabetes beitragen. Wir erforschen die Stoffwechselfunktionen des Darmmikrobioms und des Wirts mit dem Ziel, therapeutische Ansatzpunkte zu identifizieren. Im Bereich der IBD untersuchen wir den mikrobiellen Stoffwechsel und die Immunreaktionen, um Behandlungsansätze zu entwickeln, die Entzündungen lindern und die Behandlungsergebnisse für die Patienten verbessern können. Im Zusammenhang mit Typ-2-Diabetes konzentrieren wir uns auf die Rolle des Darmmikrobioms bei Stoffwechselstörungen und darauf, wie diese mikrobiellen Wechselwirkungen mit dem Fortschreiten der Diabeteserkrankung zusammenhängen.
Entzündliche Darmerkrankungen (IBD)
Entzündliche Darmerkrankungen (IBD) sind durch chronische Entzündungen des Magen-Darm-Trakts gekennzeichnet, die zu schweren gastrointestinalen Symptomen und einer verminderten Lebensqualität führen. Die Ursachen von IBD sind nach wie vor unbekannt, doch es wird angenommen, dass Veränderungen der mikrobiellen Zusammensetzung im Darm eine Rolle spielen. Unsere Forschung konzentriert sich darauf, wie Veränderungen im Mikrobiom und im Stoffwechsel des Wirts mit den Phänotypen der IBD zusammenhängen.
Wir haben über Störungen des Schleimhautstoffwechsels im Zusammenhang mit Veränderungen der mikrobiellen Zusammensetzung berichtet und deutliche mikrobielle ökologische Wechselwirkungen beobachtet, die mit dem Ansprechen auf die Therapie bei IBD-Patienten assoziiert sind. Unsere laufenden Studien zielen darauf ab, Stoffwechselwege zu identifizieren, auf die mit Ernährungsinterventionen oder Probiotika eingewirkt werden kann, um Entzündungen zu reduzieren, das Ansprechen auf die Therapie zu verbessern und eine langfristige Remission zu fördern. Zu diesem Zweck nutzen wir Stoffwechselmodellierung, um wirksame und personalisierte Ernährungsinterventionen und Probiotika vorherzusagen.
Typ-2-Diabetes
Typ-2-Diabetes ist eine globale Gesundheitskrise, und es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass Wechselwirkungen mit dem Darmmikrobiom zu Stoffwechselstörungen führen. Wir nutzen fortschrittliche Ansätze der Stoffwechselmodellierung, wie beispielsweise die Community-Flux-Balance-Analyse (cFBA), um die Stoffwechselflüsse zwischen dem Darmmikrobiom und seinem menschlichen Wirt vorherzusagen. Auf diese Weise können wir untersuchen, inwiefern diese Stoffwechselflüsse mit Diabetes und dessen Symptomen zusammenhängen.
Darüber hinaus haben unsere Untersuchungen eine erhöhte mikrobielle Autonomie im Darmmikrobiom von Diabetikern aufgezeigt. Wir haben eine höhere Häufigkeit ausbeuterischer mikrobieller Interaktionen wie Antagonismus und Konkurrenz beobachtet, die durch das Vorhandensein von Einfachzuckern ausgelöst werden. Diese Muster lassen sich auf verschiedenen Ebenen feststellen, darunter Ernährung, Blutzuckerspiegel und industrielle Lebensumgebungen, und werden durch Diabetesdiagnosen bestätigt.
Projektbezogene Publikationen
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Nature Communications
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Metabolic modeling reveals a multi-level deregulation of host-microbiome metabolic networks in IBD
Taubenheim J, Kadibalban AS, Zimmermann J, Taubenheim C, Tran F, Schreiber S, Rosenstiel P, Aden K, Kaleta C
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Biorxiv
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Metabolic modelling reveals increased autonomy and antagonism in type 2 diabetic gut microbiota
Kadibalban S, Künstner A, Schröder T, Zauleck J, Witt O, Marinos G, Kaleta C
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Journal
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Host-Microbe-Drug-Nutrient Screen Identifies Bacterial Effectors of Metformin Therapy
Pryor R, Norvaisas P, Marinos G, Best L, …, Kaleta C, Cabreiro F
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Gastroenterology
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Metabolic Functions of Gut Microbes Associate With Efficacy of Tumor Necrosis Factor Antagonists in Patients With Inflammatory Bowel Diseases
Aden K, Rehman A, Waschina S, Pan WH, Walker A, Lucio M, Nunez AM, Bharti R, Zimmerman J, Bethge J, Schulte B, Schulte D, Franke A, Nikolaus S, Schroeder JO, Vandeputte D, Raes J, Szymczak S, Waetzig GH, Zeuner R, Schmitt-Kopplin P, Kaleta C, Schreiber S, Rosenstiel P


Systembiologie des Alterns
Im Mittelpunkt unserer Forschung steht das Verständnis der komplexen Zusammenhänge zwischen dem Darmmikrobiom und dem Alterungsprozess. Wir haben entscheidende Veränderungen in der Genexpression und der Mikrobiomaktivität identifiziert, die zum altersbedingten Gesundheitsverfall beitragen. In laufenden Studien untersuchen wir, wie sich die Wechselwirkungen des Mikrobioms auf die kognitiven Funktionen und die Gesundheitsspanne im Alter auswirken.

In unseren früheren Arbeiten haben wir gezeigt, dass das Altern die Genexpression in einer Weise verändert, die degenerative Erkrankungen begünstigt und das Krebsrisiko senkt, was auf einen genetischen Kompromiss hindeutet. Es wurde festgestellt, dass eine bereicherte Umgebung (EE) und freiwilliges Laufen im Laufrad (VWR) die kognitiven Funktionen bei alten Mäusen deutlich verbessern, wobei EE die Genexpression im Hippocampus verändert und VWR Entzündungen im Dickdarm reduziert.
Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass der Alterungsprozess verschiedene Phasen von Veränderungen der DNA-Methylierung durchläuft, die durch einen Übergang vom frühen zum mittleren Lebensabschnitt und vom mittleren zum späten Lebensabschnitt gekennzeichnet sind, wobei dabei vor allem die epigenetische Steuerung von Genen im Zusammenhang mit dem Nervensystem eine Rolle spielt. Wir haben außerdem festgestellt, dass die Stoffwechselaktivität des alternden Mikrobioms abnimmt, was zu einer Verringerung der positiven Wechselwirkungen und einer Herunterregulierung wichtiger Stoffwechselwege des Wirts führt. Dies unterstreicht die Bedeutung des Mikrobioms für die Aufrechterhaltung der Darmgesundheit und der allgemeinen Gesundheit im Alter.
Im Mittelpunkt unserer laufenden Forschung steht das Verständnis des Einflusses von Mikroorganismen auf den kognitiven Verfall. Dazu untersuchen wir die Wechselwirkungen zwischen den im Gehirn ansässigen Mikrogliazellen und dem Darmmikrobiom im Alterungsprozess und erforschen, wie sich soziale Isolation, eine bereichernde Umgebung und körperliche Betätigung auf die Zusammensetzung des Mikrobioms und die kognitiven Fähigkeiten auswirken. Darüber hinaus analysieren wir eine Alterskohorte von Mäusen, um jene systemischen Auswirkungen des Alterns aufzudecken – darunter Veränderungen der Stoffwechselfunktionen des Dickdarmmikrobioms –, die mit einem Rückgang der kognitiven Funktionen in Zusammenhang stehen.
Seit 2024 führt unsere Gruppe unter der Leitung von Dr. Georgios Marinos und Prof. Dr. Christoph Kaleta ein gemeinsames Forschungsprojekt mit Beiersdorf (Forschungsgruppe Dr. Elke Groenniger, Hamburg, Deutschland) durch. Ziel ist es, innovative Modulatoren (Wirkstoffe und/oder Gene) der Hautalterung zu identifizieren, indem genomweite Stoffwechselmodellierung, Hochdurchsatz-Omics-Daten und Informationen zum Hautmikrobiom integriert werden, gefolgt von einer internen Validierung durch die Forschungs- und Entwicklungsabteilung des Unternehmens. Das Projekt wird über die Wissens- und Technologietransfergesellschaft der Universität, die CAU Innovation GmbH, umgesetzt.
Schließlich untersuchen wir die Unterschiede in den taxonomischen und funktionellen Mikrobiomprofilen entlang des Magen-Darm-Trakts und wie der Alterungsprozess diese mikrobiellen Nischen verwischt. Unser langfristiges Ziel ist es, unsere Erkenntnisse in mikrobiomgestützte Therapien umzusetzen, um die kognitiven Fähigkeiten sowie die Gesundheit und Lebenserwartung zu verbessern.
Projektbezogene Publikationen
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Nature Microbiology
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Metabolic modelling reveals the aging-associated decline of host–microbiome metabolic interactions in mice
Best L, Dost T, Esser D, Flor S, Haase M, Kadibalban AS, Marinos G, Walker A, Zimmermann J, Simon R, Schmidt S, Taubenheim J, Künzel S, Häsler R, Groth M, Waschina S, Witte OW, Schmitt-Kopplin P, Baines JF, Frahm C, Kaleta C
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Nature Communications
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Nonlinear DNA methylation trajectories in aging male mice
Olecka M, van Bömmel A, Best L, Haase M, Foerste S, Riege K, Dost T, Flor S, Witte OW, Franzenburg S, Groth M, von Eyss B, Kaleta C, Frahm C, Hoffmann S
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Nature Communications
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Transcriptomic alterations during ageing reflect the shift from cancer to degenerative diseases in the elderly
Aramillo Irizar P, Schäuble S, Esser D, Groth M, Frahm C, Priebe S, Baumgart M, Hartmann N, Marthandan S, Menzel U, Müller J, Schmidt S, Ast V, Caliebe A, König R, Krawczak M, Ristow M, Schuster S, Cellerino A, Diekmann S, Englert C, Hemmerich P, Sühnel J, Guthke R, Witte OW, Platzer M, Ruppin E, Kaleta C




Steroidhormone und die Darm-Hirn-Achse
Mit zunehmendem Alter der Frau führt das Nachlassen der Eierstockfunktion zu sinkenden Östrogen- und Progesteronspiegeln, was das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stimmungsstörungen, kognitive Veränderungen und Gewebeatrophie wie Osteoporose erhöht und gleichzeitig die Zusammensetzung des Mikrobioms in den Nischen von Mund, Vagina und Darm verändert. Diese hormonell bedingten Veränderungen des Mikrobioms sind von Bedeutung, da das Darmmikrobiom Metaboliten des Wirts, darunter auch Steroidhormone, aktiv recycelt und konjugierte Östrogene über Enzyme wie β-Glucuronidasen reaktivieren kann (Best et al., 2025; Cotton et al., 2023). Neue Erkenntnisse aus menschlichen Kohortenstudien und der mechanistischen Forschung zur Darm-Hirn-Achse bringen die mit den Wechseljahren verbundene Dysbiose mit kognitivem Verfall in Verbindung und zeigen Zusammenhänge mit erhöhter Neuroinflammation, einem veränderten Tryptophan-Stoffwechsel sowie Veränderungen bei mikrobiellen Metaboliten, die die Integrität der Blut-Hirn-Schranke und die Neurotransmission modulieren (Nieto et al., 2025). Ein tieferes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Wirt, Mikrobiom und Hormonen könnte neue Interventionsmöglichkeiten eröffnen, um die kognitive Gesundheit und Lebensqualität von Frauen in den Wechseljahren zu erhalten. Projektbezogene Veröffentlichungen
Projektbezogene Publikationen
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Nature Microbiology
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Metabolic modelling reveals the aging-associated decline of host–microbiome metabolic interactions in mice
Best, L., Dost, T., Esser, D., Flor, S., Gamarra, A. M., Haase, M., Kadibalban, A. S., Marinos, G., Walker, A., Zimmermann, J., Simon, R., Schmidt, S., Taubenheim, J., Künzel, S., Häsler, R., Franzenburg, S., Groth, M., Waschina, S., Rosenstiel, P., … Kaleta, C
Modellierung von Wechselwirkungen zwischen Mikrobiom und Wirt

Unsere Forschung befasst sich mit den Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom bei verschiedenen Modellorganismen, um zu verstehen, wie diese Wechselwirkungen Gesundheit und Krankheit beeinflussen. Wir nutzen Stoffwechselmodellierung, um diese Wechselwirkungen beim Fadenwurm Caenorhabditis elegans zu untersuchen, wobei wir uns auf die Nährstoffaufnahme und genetische Veränderungen konzentrieren. Außerdem untersuchen wir die Auswirkungen von Protonenpumpenhemmern (PPI) auf das Darmmikrobiom menschlicher Anwender und bewerten die Folgen dieser mikrobiellen Veränderungen. Darüber hinaus erforschen wir das stabile Mikrobiom des Nesseltiers Hydra, um die ökologischen Faktoren zu untersuchen, die die Dynamik mikrobieller Gemeinschaften beeinflussen.
Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom bei Caenorhabditis elegans
Das Mikrobiom spielt eine entscheidende Rolle bei der Nährstoffaufnahme und der Gesundheit und kann Krankheiten wie Stoffwechselstörungen und entzündliche Darmerkrankungen beeinflussen. Ein Organismus, an dem diese Wechselwirkungen untersucht werden, ist der Fadenwurm Caenorhabditis elegans. Dieses Modell wird häufig zur Erforschung von Fragen der Embryogenese, des Alterns und der Toxikologie herangezogen, doch sein Mikrobiom wurde dabei oft übersehen.
Unsere Forschung schließt diese Lücke, indem sie das native Mikrobiom von wildlebenden C. elegans charakterisiert, was es uns ermöglicht, grundlegende Prozesse des Darmmikrobioms zu modellieren. Wir nutzen Stoffwechselmodellierung bei C. elegans sowie bakterielle Stoffwechselmodelle auf Genomebene (GSMM) und berücksichtigen dabei den ernährungsbedingten Kontext sowie genetische Veränderungen. Ziel dieser Bemühungen ist es, ein Hochdurchsatzsystem zu entwickeln, mit dem sich grundlegende biologische Prinzipien im Zusammenhang mit den Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom untersuchen lassen.
Protonenpumpenhemmer (PPI) und das menschliche Darmmikrobiom
Protonenpumpenhemmer (PPI) sind häufig verschriebene Medikamente zur Behandlung von Magen-Darm-Erkrankungen, doch ihre langfristige Einnahme wird mit einem erhöhten Risiko für Demenz, Infektionen, Magenkrebs und Mortalität in Verbindung gebracht. PPI verändern zudem das Darmmikrobiom, indem sie die Magensäureproduktion verringern, was sich auf die Zusammensetzung und Funktion der Mikroorganismen bei PPI-Anwendern auswirken kann.
Unsere Forschung zielt darauf ab, die funktionellen Auswirkungen dieser mikrobiellen Veränderungen bei PPI-Anwendern zu verstehen. Wir analysieren Daten von 1.280 Personen aus der norddeutschen FoCus-Kohorte und kombinieren dabei Daten zum Mikrobiom, zum Phänotyp, zur Ernährung und zur Medikamenteneinnahme. Mithilfe von Stoffwechselmodellen und statistischen Ansätzen wollen wir aufdecken, wie sich diese Veränderungen auf den menschlichen Stoffwechsel und die allgemeine Gesundheit auswirken.
Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom bei Hydra vulgaris
Hydra, ein Süßwasser-Nesseltier, verfügt über ein einfaches und stabiles Mikrobiom, das aus etwa zehn Arten besteht, die zu ihrem Schutz vor Krankheitserregern, ihrer Entwicklung und ihrem Verhalten beitragen. Dieser Modellorganismus eignet sich aufgrund seiner symbiotischen Beziehung zu Mikroben, die für die Aufrechterhaltung der Homöostase entscheidend ist, ideal zur Untersuchung von Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom.
Ziel unserer Forschung ist es, die ökologischen Faktoren zu untersuchen, die Veränderungen in der mikrobiellen Gemeinschaft unter verschiedenen Umweltbedingungen, wie beispielsweise der Nährstoffverfügbarkeit, beeinflussen. Wir entwickeln ein Stoffwechselmodell auf Genomebene, das die Hydra und ihre mikrobielle Gemeinschaft integriert, wobei wir uns darauf konzentrieren, wie die Funktionen des Wirts die Stabilität des Mikrobioms beeinflussen. Diese Arbeit wird uns dabei helfen, entscheidende Funktionen zu identifizieren, deren Verlust zu Veränderungen in der Zusammensetzung der Gemeinschaft und zu Erkrankungen führen kann.
Projektbezogene Publikationen
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Computational and Structural Biotechnology Journal
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Metabolic modeling of host-microbe interactions
Srinak N, Krüger F, Kaleta C, Taubenheim J
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The ISME Journal
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The functional repertoire contained within the native microbiota of the model nematode Caenorhabditis elegans
Zimmermann J, Obeng N, Yang W, Pees B, Petersen C, Waschina S, Kissoyan KA, Aidley J, Hoeppner MP, Bunk B, Spröer C, Leippe M, Dierking K, Kaleta C, Schulenburg H
Auf dem Weg zu einer rationalen Konzeption mikrobiombasierter Interventionen
Unsere Forschung nutzt Stoffwechselmodellierung auf Genomebene, um gezielte ernährungsbezogene Maßnahmen zu entwickeln, die darauf abzielen, das Mikrobiom so zu beeinflussen, dass die Gesundheit des Wirts gefördert wird. Mithilfe fortschrittlicher Modelle haben wir bereits Maßnahmen entwickelt, mit denen sich die Häufigkeit nützlicher Mikrobenarten erfolgreich erhöhen lässt. Aktuelle Projekte zielen darauf ab, diese Erkenntnisse auf andere wirtsassoziierte Arten und für den Menschen relevante mikrobielle Gemeinschaften auszuweiten.
Zwar wurden bereits umfangreiche Forschungsarbeiten zu Bakteriengemeinschaften und ihrer Rolle für die Gesundheit und den Krankheitsverlauf des Wirts durchgeführt, doch gibt es nach wie vor nur begrenzte Erkenntnisse darüber, wie dieses Wissen in praktische Mikrobiom-Interventionen umgesetzt werden kann. Aufbauend auf unserer Arbeit zu den Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikroorganismen mittels metabolischer Modellierung auf Genomebene nutzen wir diese Modelle, um gezielte Ernährungsinterventionen zu entwickeln.
In einer Proof-of-Principle-Studie entwickelten wir eine gezielte Maßnahme, die darauf abzielte, die Häufigkeit der für den Wirt nützlichen Art Pseudomonas lurida MYb11 im Mikrobiom von Caenorhabditis elegans zu erhöhen. Mithilfe metabolischer Modellierung identifizierten wir eine Reihe potenzieller Nahrungsergänzungsmittel, die das Wachstum dieser schützenden Art fördern könnten. Unter diesen Nahrungsergänzungsmitteln erwies sich Serin als das Mittel, das die Häufigkeit von MYb11 sowohl in vitro als auch in vivo spezifisch erhöhte.
Derzeit weiten wir unsere Forschung auf eine breitere Testgemeinschaft von mit Caenorhabditis elegans verwandten Arten aus. Darüber hinaus untersuchen wir, wie sich diese Nahrungsergänzungsmittel auf eine vereinfachte menschliche Darmbakteriengemeinschaft (SIHUMI) auswirken, was uns helfen wird, die weiterreichenden Auswirkungen unserer Maßnahmen auf die menschliche Gesundheit zu verstehen.
Projektbezogene Publikationen
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Microbiology Spectrum
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Metabolic model predictions enable targeted microbiome manipulation through precision prebiotics
Marinos G, Hamerich IK, Debray R, Obeng N, Petersen C, Taubenheim J, Zimmermann J, Blackburn D, Samuel BS, Dierking K, Franke A, Laudes M, Waschina S, Schulenburg H, Kaleta C

Software- und Pipeline-Entwicklung
Wir haben eine Reihe von Software-Tools entwickelt, die die metabolische Modellierung mikrobieller Gemeinschaften und der Wechselwirkungen zwischen Wirt und Mikrobiom erleichtern sollen. Diese Tools helfen dabei, ökologische Wechselwirkungen und den Stoffwechsel mikrobieller Gemeinschaften zu simulieren, OMICs-Daten zu integrieren und integrierte Modelle von Wirt und Mikrobiota zu erstellen. Alle Tools sind auf GitHub frei verfügbar.
BacArena & Virtueller Dickdarm
BacArena ist ein R-Paket, das die In-silico-Simulation von Zellgemeinschaften in einer räumlich-zeitlich chemisch definierten Umgebung ermöglicht. Basierend auf der agentenbasierten Modellierung kann jedes Zellmodell unabhängig agieren, indem es sich in einem zweidimensionalen Raum bewegt, sich vermehrt, wächst, abstirbt und Moleküle austauscht. Diese Simulationen ermöglichen die Untersuchung mikrobieller sowie von Wirt-Mikrobien-Interaktionen im Zeitverlauf.
Aufbauend auf BacArena haben wir „Virtual Colon“ entwickelt, eine Erweiterung, die den Co-Metabolismus zwischen Bakterien sowie zwischen Bakterien und Wirten modelliert und dabei die chemische Umgebung des Säugetierdarms, einschließlich der Schleimschichten und der Wirtsseite, berücksichtigt. Beide Tools sind auf GitHub verfügbar:
EcoGS
EcoGS ist ein R-Paket, das die Funktionalität von MicrobiomeGS2 für die Modellierung mikrobieller Gemeinschaften erweitert. Es prognostiziert ökologische Wechselwirkungen zwischen Paaren mikrobieller Arten, indem es deren Wachstum in Isolation und innerhalb einer Gemeinschaft vergleicht. EcoGS ermöglicht die Abschätzung und Visualisierung der Häufigkeit ökologischer Wechselwirkungen (Mutualismus, Antagonismus, Konkurrenz usw.) innerhalb verschiedener mikrobieller Gemeinschaften.
LEICHE
CORPSE (CObRaPy tool SEt) ist ein Dienstprogramm-Paket, das den Funktionsumfang des CobraPy-Pakets erweitert. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um Transkriptomdaten auf Stoffwechselmodelle abzubilden und kontextspezifische Modelle mithilfe des FASTCORE-Algorithmus zu erstellen. Dieses Tool ist für die Integration von Omics-Daten in Stoffwechselmodelle unverzichtbar.
MeMoMe
MeMoMe (Metabolic Model Merging) ist ein Softwarepaket, das dazu dient, Metaboliten in Stoffwechselmodellen zu annotieren, doppelte Reaktionen zu beseitigen und mehrere Modelle in einen gemeinsamen Namensraum zu konvertieren. Es löst das Problem der Integration von Stoffwechselmodellen aus verschiedenen Namensräumen und erleichtert die gemeinschaftliche Modellierung, indem es Metaboliten anhand von Struktur- und Datenbankinformationen automatisch zuordnet.
Unsere Büros befinden sich in der Preusserstraße 1–9 (abgekürzt „PS“) und in der Michaelisstraße 5 (UKSH-Campus, abgekürzt „MS“), wie neben den einzelnen Gruppenmitgliedern angegeben. In der Michaelisstraße befinden wir uns im dritten Stock am östlichen Ende des Gebäudes (am Ende des Stockwerks rechts abbiegen). In der Preusserstraße begeben Sie sich bitte in den ersten Stock, dann nach links … folgen Sie dem Flur, bis Sie eine Betonstütze erreichen; rechts davon befindet sich die Tür zu unseren Büros.
Gruppenleitung
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Prof. Dr. Christoph Kaleta
Arbeitsgruppenleitung, Sprecher(0431) 500-30340
Team
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Lena Best
Post-Doktorand*in -

Jan Taubenheim
Post-Doktorand*in -

Georgios Marinos
Post-Doktorand*in in der Industrie -

Kristina Schlicht
Post-Doktorand*in -

Stefano Flor
Post-Doktorand*in -

Karlis Moors
Doktorand*in -

Florian Krüger
Doktorand*in -

Rupinder Kaur
Doktorand*in -

Andy Mercado Gamarra
Doktorand*in -

Natchapon Srinak
Doktorand*in -

Thomas Dost
Studentische Hilfskraft -

Ann Homscheid
Studentische Hilfskraft -

Emily Schmidt
Studentische Hilfskraft -

Marieke Domdey
Master Student*in -

Handan Müftüoglu
Assistenz
Alumni
- Dr. Silvio Waschina
- Dr. Daniela Esser
- Dr. Hamidreza Saadati
- Dr. Jonathan Josephs-Spaulding
- Dr. Johanna Forero Rodriguez
- Dr. Johannes Zimmermann
- Dr. Anuradha Mukherjee
- Dr. Samer Kadibalban
Publikationen
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Nature Communications
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Author Correction: Metabolic modeling reveals a multi-level deregulation of host-microbiome metabolic networks in IBD
Taubenheim J, Kadibalban AS, Zimmermann J, Taubenheim C, Tran F, Schreiber S, Rosenstiel P, Aden K, Kaleta C.
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Molecular Systems Biology
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Metabolic modelling reveals increased autonomy and antagonism in type 2 diabetic gut microbiota
Kadibalban AS, Künstner A, Schröder T, Zauleck J, Witt O, Marinos G, Kaleta C.
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Nature Microbiology
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Metabolic modelling reveals the aging-associated decline of host–microbiome metabolic interactions in mice
Best L, Dost T, Esser D, Flor S, Gamarra AM, Haase M, Kadibalban AS, Marinos G, Walker A, Zimmermann J, Simon R, Schmidt S, Taubenheim J, Künzel S, Häsler R, Franzenburg S, Groth M, Waschina S, Rosenstiel P, Sommer F, Witte OW, Schmitt-Kopplin P, Baines JF, Frahm C, Kaleta C.
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Genome Biology
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gapseq: informed prediction of bacterial metabolic pathways and reconstruction of accurate metabolic models
Zimmermann J, Kaleta C, Waschina S.
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Cell
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Host-Microbe-Drug-Nutrient Screen Identifies Bacterial Effectors of Metformin Therapy
Pryor R, Norvaisas P, Marinos G, Best L, Thingholm LB, Quintaneiro LM, De Haes W, Esser D, Waschina S, Lujan C, Smith RL, Scott TA, Martinez-Martinez D, Woodward O, Bryson K, Laudes M, Lieb W, Houtkooper RH, Franke A, Temmerman L, Bjedov I, Cochemé HM, Kaleta C, Cabreiro F.

