Projektgruppe
Entwicklung, Implementierung und Dokumentation von Data Processing Workflows
Die Projektgruppe „Entwicklung, Implementierung und Dokumentation von Data Processing Workflows“ beschäftigt sich mit der Entwicklung moderner, reproduzierbarer und effizienter Datenanalyseprozesse für die Bioinformatik und Systembiologie, um mit diesen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei der Durchführung und Dokumentation ihrer Datenanalysen zu unterstützen.
Themen
Reproduzierbare Analyse-Workflows entwickeln
Die Projektgruppe entwickelt standardisierte und dokumentierte Datenanalyse-Workflows, die eine transparente, nachvollziehbare und reproduzierbare Auswertung biologischer und biomedizinischer Daten ermöglichen.
Moderne Workflow-Technologien einsetzen
Im Mittelpunkt stehen der Einsatz und die Weiterentwicklung etablierter Workflow-Management-Systeme wie Galaxy, KNIME, Snakemake oder Bioconductor sowie moderner Technologien wie Docker, BioConda und der Common Workflow Language (CWL).
Skalierbare Datenanalysen ermöglichen
Die Projektgruppe entwickelt Lösungen für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und unterstützt den Einsatz von Cluster-, Grid- und Cloud-Computing für leistungsfähige und skalierbare Analyseprozesse.
Werkzeuge vergleichen und integrieren
Ein Schwerpunkt liegt auf dem Benchmarking, der Auswahl und der Integration geeigneter Analysewerkzeuge. Ziel ist es, Forschenden verlässliche und leistungsfähige Lösungen für unterschiedliche Fragestellungen bereitzustellen.
Datenanalysen für alle zugänglich machen
Die Projektgruppe entwickelt Workflows, die auch Forschenden ohne vertiefte Informatikkenntnisse eine eigenständige Durchführung komplexer Datenanalysen ermöglichen und so die Lücke zwischen Methodenentwicklung und praktischer Anwendung schließen.
Neuigkeiten
Ausblick 2026
Für 2026 ist die Weiterentwicklung eines Workflows zur Erzeugung synthetischer Daten in Kombination mit Hyperparameteroptimierung geplant. Ziel ist es, reproduzierbare und besser standardisierte Analyseprozesse für die Generierung und Bewertung synthetischer klinischer Daten zu unterstützen und diese perspektivisch für medizinische KI-Anwendungen nutzbar zu machen.
Weitere Informationen
Tätigkeitsbericht
Tätigkeit vom 1. Januar 2025 bis 31. Dezember 2025
Die Projektgruppe „Data Processing Workflows“ beschäftigte sich auch im Jahr 2025 mit der Entwicklung, Dokumentation und Anwendung reproduzierbarer Datenverarbeitungs- und Analyseworkflows in der medizinischen Informatik, Bioinformatik und translationalen Forschung. Die Gruppe umfasst aktuell 12 aktive Mitglieder.
Im Berichtszeitraum wurde die Sichtbarkeit der Arbeiten zu datengetriebenen Workflows durch einen eingeladenen Vortrag weiter erhöht. Im Rahmen der Virtual Keynote der EIT Health Morning Health Talks (Prag) mit dem Titel „Leveraging Synthetic Patient Data to Empower Clinical AI in Oncology“ wurden insbesondere workflowbasierte Ansätze zur Erzeugung, Optimierung und Nutzung synthetischer Patientendaten für klinische KI-Anwendungen in der Onkologie vorgestellt.
Darüber hinaus wurde ein Buchkapitel mit dem Titel „A Current Perspective of Medical Informatics Developments for a Clinical Translation of (Non-coding)RNAs and Single-Cell Technologies“ in der Reihe Methods in Molecular Biology veröffentlicht. Das Kapitel adressiert unter anderem die Rolle der Medizinischen Informatik bei Standardisierung, Datenintegration und Analyse komplexer Einzelzell- und ncRNA-Daten im Kontext personalisierter Medizin.
Auf Grundlage der Diskussionen im Umfeld der GMDS 2024 wurde zudem die Arbeit „TCGADownloadHelper: simplifying TCGA data extraction and preprocessing“ umgesetzt und 2025 in Frontiers in Genetics publiziert. Die Arbeit beschreibt einen Python- und Snakemake-basierten Workflow zur vereinfachten Extraktion, Umbenennung und Vorverarbeitung von TCGA-Daten und adressiert damit konkrete Herausforderungen reproduzierbarer, skalierbarer Datenverarbeitung.
Ein informelles Treffen der Projektgruppe fand im Rahmen der GMDS-Jahrestagung 2025 in Jena statt. Dabei wurden laufende Aktivitäten, mögliche gemeinsame Publikations- und Workshopformate sowie zukünftige Themenschwerpunkte der Projektgruppe diskutiert.
Vorgesehene Aktivitäten in 2026
Für 2026 ist die Weiterentwicklung eines Workflows zur Erzeugung synthetischer Daten in Kombination mit Hyperparameteroptimierung geplant. Ziel ist es, reproduzierbare und besser standardisierte Analyseprozesse für die Generierung und Bewertung synthetischer klinischer Daten zu unterstützen und diese perspektivisch für medizinische KI-Anwendungen nutzbar zu machen.