Der GP2 Hackathon 2025 war Teil eines umfassenderen GP2-Ausbildungsprogramms mit der Zielsetzung, praktisches Lernen, Zusammenarbeit und Mentoring unter Nachwuchsforschenden zu fördern. Vom 27. bis 29. August 2025 versammelten sich 16 Trainees in Lübeck zu einer dynamischen dreitägigen Veranstaltung, die von Prof. Christine Klein an der Universität zu Lübeck ausgerichtet wurde.
Bei diesem Hackathon wurde intensive Projektarbeit unter Verwendung der neuesten GP2-Daten mit interaktiven Ausbildungs- und Networking-Aktivitäten kombiniert. Verschiedene Teams nutzten die Verily Workbench, um auf GP2-Datensätze zuzugreifen und ihre Analysen direkt in einer cloudbasierten Umgebung durchzuführen.
Die Trainees hatten außerdem die Möglichkeit, sich zu vernetzen und von den Mitgliedern des GP2-Führungsteams, die auch eine Sitzung vor Ort hatten, Mentoring-Unterstützung zu erhalten. Durch diesen Austausch kamen wertvolle Gespräche zustande – über Karriereentwicklung, Möglichkeiten der Zusammenarbeit und der GP2-Unterstützung von Trainees in der Zukunft.
Weltweite Teilnahme
Am diesjährigen Hackathon nahmen Trainees aus 13 verschiedenen Ländern und sechs Kontinenten teil. Dies zeigt das Engagement von GP2 im Bereich der inklusiven und weltweiten Forschung.
- Nordamerika: USA
- Afrika: Südafrika, Ghana, Algerien
- Lateinamerika: Mexiko, Chile, Brasilien
- Asien: Malaysia, Armenien
- Europa: Vereinigtes Königreich, Slowenien, Ukraine
- Ozeanien: Australien
* Die Trainees, Projektleitenden und Mitglieder GP2-Arbeitsgruppe Training and Networking auf dem Hackathon 2025
Projektüberblick
Die Trainees wurden in vier Teams aufgeteilt, die sich jeweils auf ein bestimmtes Analyseprojekt konzentrierten und dabei jeweils von erfahrenen Mentor*innen unterstützt wurden.
- Projekt 1: entwickelte unter der Leitung von Lara M. Lange ein LRRK2-Browsing-Tool – eine zentrale, nutzerfreundliche Schnittstelle zur Erforschung genetischer und funktioneller Daten in Bezug auf LRRK2 und der zugehörigen Varianten bei Parkinson-Kohorten.
- Projekt 2: untersuchte unter der Leitung von Mary Makarious polygene Risikoscores (PRS) anhand der neuesten europäischen zusammenfassenden Statistiken der Meta-GWAS von GP2 und verglich die Leistungsfähigkeit mit der von früheren Modellen.
- Projekt 3: erforschte unter der Leitung von Hampton Leonard die zelltypspezifische Anreicherung von genetischen Signalen zur Identifizierung der Gehirnzelltypen mit den stärksten Verbindungen zu Parkinson-assoziierten Varianten.
- Projekt 4: konzentrierte sich unter der Leitung von Zih-Hua Fang auf die genomweite Erkennung von Repeat-Expansionen unter Verwendung des ExpansionHunter Denovo, um bekannte oder neue Repeat-Expansionen zu erkennen, die ungelöste GWAS-Loci erklären könnten.
Erfahrungsberichte
„Da ich aus dem klinischen Bereich komme, hat der Hackathon sehr stark meine Kompetenzentwicklung beeinflusst. Ich habe dadurch Erfahrungen in den Bereichen Planung, Aufgabenverteilung und Teamorganisation sammeln können und eine Einführung in Bioinformatik-Tools für die Datenextraktion und Variantenanalyse bekommen.“ – Elías Fernandez-Toledo, GP2-Trainee-Beauftragter für Lateinamerika [Hackathon Gruppe 1] * Von links nach rechts: Vesna van Midden, GP2-Trainee; Elías Fernandez-Toledo, GP2-Trainee; Lara Lange, Projektleiterin der Gruppe 1
„Der Austausch mit anderen Trainees hat mir neue Perspektiven eröffnet, wie wir unsere Ergebnisse effektiv präsentieren können. Mit der Verily Workbench habe ich gelernt, wie man Fehler behebt und Skripte effizienter ausführt.“ – Lucas Faria Costa, GP2-Trainee-Beauftragter für Lateinamerika [Hackathon Gruppe 2] * Von links nach rechts: Ana Jimena Hernández-Medrano, GP2-Trainee; Mariam Isayan, GP2-Trainee; Mary Makarious, Projektleiterin der Gruppe 2
Der Hackathon hat mir geholfen, Fähigkeiten in der funktionellen Genomik für meine berufliche Zukunft zu entwickeln. Das passt wunderbar!“ – Alexandra Zirra, GP2-Trainee-Beauftragte für Europa [Hackathon Gruppe 3] * Von links nach rechts: Solomiia Bandrivska, GP2-Trainee; Alexandra Zirra, GP2 -Trainee; Hampton Leonard, Projektleiterin der Gruppe 3; Paula Reyes, GP2-Trainee
„Ich habe noch nie mit WGS gearbeitet, daher war dies eine gute Lernerfahrung. Ich finde, dass die Präsentationen von Mary Makarious und Spencer Grant über bewährte Praktiken für die Veröffentlichung von Artikeln und die Einführung in öffentlich zugängliche Datensätze ebenfalls gut waren, denn dadurch haben wir wichtige Dinge erfahren, die für unsere Analysen relevant sind.“ – Kathryn Step, GP2-Trainee-Beauftragte für Afrika [Hackathon Gruppe 4] * Von links nach rechts: Yasser Mecheri, GP2-Trainee; Kathryn Step, GP2 -Trainee, Zih-Hua Fang, GP2-Projektleiterin der Gruppe 4; Carlos Hernández, GP2-Trainee; Victor Flores Ocampo, GP2-Trainee
Durch die Speed-Networking-Aktivität konnten die Trainees Kontakte knüpfen und leichter mit den Mitgliedern des Organisationskomitees ins Gespräch kommen. Dadurch wurde ein sicherer Raum geschaffen für Diskussionen über zukünftige GP2-Ausbildungsangebote und wir konnten besser verstehen, wie wir die Dynamik aufrechterhalten und die Angebote innerhalb des Trainee-Netzwerks weiter ausbauen können.“ – Charlotte Andrews, Koordinatorin der GP2-Arbeitsgruppe Training and Networking * Speed-Networking-Session mit GP2-Trainees, Projektleitenden und Mitgliedern des GP2-Führungsteams
Ein Blick in die Zukunft
Durch diesen Hackathon konnten mehrere vielversprechende Projekte auf den Weg gebracht werden, die auf aktuellen GP2-Veröffentlichungen und Datensätzen aufbauen. Die Analysen laufen noch, und die in Lübeck entstandenen Kooperationen werden sicherlich in den kommenden Monaten fortgesetzt werden.
Wir planen, in naher Zukunft weitere Hackathons zu veranstalten. Wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind oder mehr erfahren möchten, zögern Sie bitte nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen!
* GP2-Ausbildungsprogramm 2025: GP2-Trainees, Hackathon-Projektleitende, Mitglieder der Arbeitsgruppe Training and Networking und Mitglieder des GP2-Führungsteams * Alle Bilder stammen von Christoph Westenberger, Mitglied der GP2-Arbeitsgruppe Monogenic Network.
