Funktion und Aufgaben:

• Planung und Durchführung bioinformatischen Analyse
• Etablierung neuer Methoden mit Bezug auf die Auswertung von Next-Generation Sequencing (NGS) Datensätzen
• Erstellung und Optimierung von Analysepipelines
• Sicherung der Rohdaten und Integration von Metadaten
• App (R/Shiny) Entwicklung
• Administration of section server infrastructure

Wissenschaftliche Interessen:

• Genregulation and -kontrolle
  
• Mikrobielle Gemeinschaften
• Next-Generation Sequencing (NGS) inklusive Anwendung Nanopore-Sequenzierung
  
• (Meta) Genomics
• (Meta) Transcriptomics
• Rekonstruktion mikrobieller Genome
• Umfängliche genetische Analysen
  
• RNA Sekundärstruktur
• Translation & Ribosom
• Digital image processing (RGB und Hyperspektral)
  
• Data visualisierung
• R-programmierung / Shiny (WebApps)

Werdegang / Ausbildung:

seit 2019 Bioinformatiker am GFZ

2018-2019 Data Scientist und Webentwickler bei Ferchau GmbH

2016-2018 Bioinformatiker bei Targenomix GmbH (Research&Development)

2016 PhD in Bioinformatik (Universität Hamburg / Universität Potsdam)

2012 Master of Science in Bioinformatik (Universität Potsdam)

2010 Bachelor of Science in Molekular- und Zellbiologie (Universität Potsdam)

Projekte:

BMBF Projekt MikroKIez mit dem Ziel die Biodiversität von Mikroorganismen im Boden mithilfe von Künstlicher Intelligenz vorherzusagen

GreenGate Genomics Transferprojekt welches Wissenschaftliches Wissen und genomische Analysen mit dem Fokus auf Mikroorganismen anbietet

Weitere aktuelle Projekte: @Researchgate

Wissenschaftliche Gremien:

CLUE-TERRA - The CoLlaborative mUlti-domain Exploration of TERRestriAl metagenomes (CLUE-TERRA) is a consortium formed by scientists from 13 institutions encompassing 9 different countries.

NFDI4microbiota - NFDI4Microbiota is a consortium that is part of the German NFDI (National research Data Infrastructure). The vision of the NFDI4Microbiota consortium is that researchers in microbiology (including bacteriology, virology, protistology, mycology and parasitology) can translate research data easily into a deep understanding of microbial species and their interactions on a molecular level.