Dieses Unterprojekt stellt den zentralen Speicher und Datenanalysehub des OUTLIVE-CRC Projekts. Unser Ziel ist die Einrichtung einer zentralen Datenbank, in der alle Roh- und Analysedaten sowie deren Annotation aus allen Projekten gespeichert, annotiert und verteilt  werden. Die Daten werden entsprechend den FAIR Prinzipien vorgehalten, um sie allen beteiligten innerhalb des Projekt und auch der Allgemeinheit zur Verfügung zu stellen. 

Auf der Analyseseite ist das Ziel einen sogenannten Multi-Omics Biomarkers für die Diagnose und Prognose von Darmkrebs zu entwicklen. Multi-Omics bedeutet, dass man nicht nur in einer biologischen Entität, wie dem Genom, der Genexpression oder auf Proteinebene nach Krankheitsmarkern sucht, sondern stattdessen alle Informationen aus diesen verschiedenen biologischen Entitäten kombiniert. In unserem Fall wird ein solcher Marker aus der kombinierten Analyse von Blut (Liquid Biopsy) und Stuhlproben entwickelt werden, wobei wir weiterhin Patient:innendaten (P1, P9), Genom- und Epigenomdaten (P4, P5), sowie Information aus dem Proteom (P6), Mikrobiom (P4) und dem Patientenmetabolom (P3) hinsichtlich ihrer kombinierten Vorhersagekraft  analysieren. Zur Modellierung nutzen wir eine detaillierte funktionelle Annotation, sowie unsupervised und supervised Dimensionsreduktion zusammen mit Methoden des maschinellen Lernens, um molekulare Mechanismen und Signalwege im Tumorprogress zu charakterisieren. Ergebnisse dieser Analyse werden hinsichtlich ihrer Sensitivität und Spezifität zur Entwicklung eines Biomarker Panels (Projekt P8), Ernährungsintervention (Projekt P9) und Langzeitvorhersage des Therapieerfolgs evaluiert werden.