Dietschy Facility for Tissue Science

Die Dietschy Facility unterstützt Forschende bei der systematischen Untersuchung einzelner Zellen in intaktem Gewebe. 

Wie sich eine Zelle verhält und welche Funktion sie erfüllt, hängt wesentlich von ihrem Umfeld ab, wie etwa ihre Lage, benachbarte Zellen, molekulare Signale und die Struktur des Gewebes. Werden Zellen direkt im intakten Gewebe untersucht, bleiben diese räumlichen und biologischen Zusammenhänge erhalten. Forschende können so herausfinden, wie Zellen im Gewebe organisiert sind und wie die unmittelbare Umgebung ihre Funktion beeinflusst. 

Untersuchung von Zellen in ihrer natürlichen Umgebung  
Dieser integrative Ansatz ist besonders in den Neurowissenschaften relevant. Das Gehirn besteht aus zahlreichen spezialisierten Nervenzelltypen. Ihre Funktion hängt von ihren molekularen Eigenschaften, ihrer Position sowie den Verbindungen zu anderen Neuronen ab. Die Verknüpfung von Genexpression, neuronaler Aktivität und Verhalten kann Aufschluss darüber geben, wie molekulare Unterschiede neuronale Netzwerke beeinflussen und weshalb bestimmte Hirnregionen beispielsweise besonders anfällig für Erkrankungen sind. 

Enorme Fortschritte in der Bildgebung, der molekularen Analyse und Datenauswertung ermöglichen es heute, solche Zusammenhänge im Detail zu erforschen. Die Dietschy Facility for Tissue Science bietet eine interdisziplinäre Plattform, um einzelne Zellen und ihr Verhalten im intakten Gewebe systematisch zu untersuchen. Der Schwerpunkt liegt dabei zunächst auf der Neurobiologie.  

Interdisziplinäre Forschungsplattform 
Mit benutzerfreundlichen Arbeitsabläufen rund um die Verarbeitung, Speicherung, Integration und Visualisierung umfangreicher Datensätze, hilft die Facility den Forschenden dabei, Zusammenhänge zwischen der Genexpression, neuronaler Aktivität und Verhalten aufzudecken. Darüber hinaus bietet sie Unterstützung bei statistischen Auswertungen, beim Einsatz maschinellen Lernens, und schult und berät die Forschenden im Umgang mit komplexen, hochdimensionalen Daten.