Die Projektpartner haben bereits genetische Daten, sowie Hochdurchsatzdaten für Transkriptom, Proteom und Metabolom in einer klinischen Kohorte erhoben. Ziel dieses Teilprojekts ist es aus diesen Daten transkriptionelle und posttranskriptionelle regulatorische Netzwerke zu rekonstruieren und deren Relevanz für die Krankheitsentstehung zu charakterisieren. Dieses regulatorische Netzwerk soll schlussendlich in einen blutbasierten Omics-Biomarker für die Diagnose von Vorhofflimmern übersetzt werden. Dazu identifizieren wir deregulierte Transkriptionsfaktoren und deren Zielgene durch eine integrierte Analyse differentieller Genexpression und statistischer Sequenzmodelle. Posttrankriptionelle Regulation lässt sich durch eine weitere Integration mit differentiell exprimierten microRNAs und Proteinen charakterisieren. Desweiteren werden regulatorische genetische Varianten in Genorten annotiert, die in genomweiten Assoziationsstudien identifiziert wurden. Dazu werden eQTL Daten aus dem Herzen, DNA-Methylierungsdaten und öffentlich zugängliche Chromatindaten verwendet. Schlussendlich werden die Ergebnisse der Einzelanalysen in ein krankheitsassoziiertes regulatorisches Netzwerk kombiniert. Dieses kombinierte Netzwerk dient dann als Basis zur Identifizierung möglicher blutbasierter Omics-Biomarker.