Die funktionelle mikrobielle Genomforschung gehört weltweit zu den wichtigsten Gebieten der Lebenswissenschaften. Sie beeinflusst schon heute ganz unterschiedliche Bereiche in Wirtschaft und Gesellschaft, von der Gesundheit des Menschen über Fragen des Klimawandels bis hin zu den verschiedenen Facetten der Biotechnologie einschließlich der synthetischen Biologie. Bahnbrechende Entwicklungen im Bereich der OMICS-Technologien erlauben nicht nur einen einzigartig detaillierten Einblick in Physiologie, molekulare Anpassungsstrategien und Pathogenitätsmechanismen einzelner Mikroorganismen, sondern auch in die Struktur, Funktionalität und Interaktionen komplexer Lebensgemeinschaften. Die Integration der verschiedenen (Meta)-OMICS-Disziplinen führt zu einem völlig neuen Verständnis mikrobiellen Lebens. Die Abteilung Riedel fokussiert sich dabei vor allem auf modernste Proteom-Analysen, einem festem Bestandteil der modernen Mikrobiologie und einer wichtigen Grundlage für hypothesengetriebene Forschung.

Die AG "Stress Physiology" (U. Gerth) untersucht das Proteom von wachsenden und hungernden bzw. nicht wachsenden Modellorganismen (z.B. Bacillus subtilis, Staphylococcus aureus), um die Regulation von Stoffwechselwegen oder Stress- und Hungerreaktionen detailgetreu aufzuklären. Die AG "Physiologische Proteomics & Bioinformatik" (K. Riedel) mit der Nachwuchsgruppe von S. Sievers verwendet in vitro und in situ Proteom-Analysen, um die molekulare Basis von Infektionen von opportunistischen Pathogenen wie Pseudomonas aeruginosa, S. aureus oder Clostridium difficile zu untersuchen.  Einen weiteren Schwerpunkt der Arbeitsgruppe bilden Metaproteomics-Analysen zur Verknüpfung von Struktur und Funktion mikrobieller Gemeinschaften in terrestrischen (z.B. Boden, Flechten), aquatischen (z.B. Süßwasser, marine Partikel), aber auch menschlichen (z.B. pathogene Biofilme, Mikrobiom) Habitaten. Darüber hinaus entwickelt die AG Riedel (insbesondere J. Bernhardt) innovative Werkzeuge für die Analyse, Integration und Visualisierung von umfassenden "omics"-Datensätzen.