Személyzet

ICB Számítástechnikai Intézet

Rólunk
Személyzet
- Öregdiákok
Menedzsment
Harmadik fél általi finanszírozás
- Folyamatban lévő projektek
- Befejezett projektek
Számítógépes egészségügyi szeminárium
- Korábbi szemináriumok

Csoportok
- Theis Lab
- Marr Lab
- Heinig Lab
- Hasenauer Lab
- Fuchs Lab
- Krumsiek Lab
- N. Müller Lab
- Colomé-Tatché Lab
- Scialdone Lab
- Ahmidi Lab
- Menden Lab
- Schubert Lab
- Marsico Lab
- C.L. Müller Lab
- Gagneur Lab
- Kastenmüller Lab
- Knauer-Arloth Lab
- Jüstel Lab

Téli tanfolyamok 2020/2021
- Bioinformatikai mester gyakorlati SS19
- Számítási módszerek az egysejtű biológiához, Előadások és projektmunka
Tanfolyamok
- A számítási biológia témái WS19/20
- Bioinformatikai mester gyakorlati SS20
- Bevezetés az egysejtű RNS-szekvenálás adatelemzésébe scanpy segítségével
Egyetemi tagság
Nyitott tézisek projektek

hírek
Útmutatások
Statisztikai alaptanácsadás
Állások
Bachelor/Master @ ICB
Hallgatói munkák

Prof. Dr. Dr. Fabian Theis
Az intézet vezetője és a kutatócsoport vezetője

Telefon: +49 89 3187-43260
Email
Épület/Szoba: 58a/112

Önéletrajz

Fabian Theis 2013 májusa óta a Helmholtz Zentrum München Számítástechnikai Intézetének igazgatója, és a Müncheni TU Matematikai Tanszékén vezeti a "Biológiai rendszerek matematikai modellezése" elnököt. 2019 óta a Wellcome Trust Sanger Intézet munkatársa, Hinxtonban, Nagy-Britanniában. Kutatási területei közé tartozik az egysejtű heterogenitások elemzésére és modellezésére szolgáló számítási módszerek kidolgozása, valamint a gépi és mély tanulás a biológia és a biomedicina előrejelzéséhez. 2017-ben az ETH Zürich interdiszciplináris csapatán belül együtt Erwin Schrödinger-díjat kapott. Fabian Theis része és koordinálja a különféle konzorciumokat (azaz a sparse2big 8 Helmholtz központot foglalja magában), és megalapította a SingleCellOmics Germany (SCOG) hálózatot. Fabian Theis koordinálja a 2019-ben indított Müncheni Adattudományi Iskolát (MUDS), és a Helmholtz Mesterséges Intelligencia Együttműködési Egység (Helmholtz AI) tudományos igazgatója.

Válogatott kiadványok

1. Bergen, V., Lange, M., Peidli, S., Wolf F.A., Theis, F.J. Az RNS sebességének átmeneti sejtállapotokba történő általánosítása dinamikus modellezéssel. Természet Biotechnológia. doi: 10.1038/s41587-020-0591-3 (2020).

2. Böttcher, A, Büttner, M, Tritschler, S, [. ], Theis, FJ °, Lickert, H °. A Wnt/PCP-alapú bél őssejtek közvetlenül differenciálódnak enteroendokrin vagy Paneth sejtekké. elfogadott a Nature Cell Biology (2020)

3. Sachs S, Bastidas-Ponce, A, Tritschler, S, [. ]., Tschöp, MH, Theis, FJ °, Hofmann, SM °, Müller, TD °, Lickert, H °. A célzott farmakológiai terápia helyreállítja a β-sejtek működését a cukorbetegség remissziójában. Nature Metabolism 2, 192–209 (2020)

4. Lotfollahi, M, Wolf, FA és Theis, FJ. Az scGen megjósolja az egysejtű perturbációs válaszokat. Nature Methods 16, 715–721 (2019)

5. Fischer, DS, Fiedler, AK, Kernfeld, E, Genga, RM, Hasenauer, J, Maehr, R., Theis, FJ. A populációs dinamika következtetése az egysejtű RNS-szekvenálás idősor adataiból. Nature Biotechnology 37, 461–468 (2019)

6. Buettner, M, Miao, Z, Wolf, FA, Teichmann, SA °, Theis, FJ °. Tesztmutató az egysejtű RNS-seq kötegelt korrekció értékelésére. Nature Methods 19, 43–49 (2019)

7. Eraslan, G, Simon, L, Mircea, M, Mueller, NS, Theis, FJ. Egysejtű RNS-szekvencia denoizálása mélyszámláló autoencoderrel. Nature Communications 10, 390 (2019)

8. Farkas, F, Harag, P, Theis, FJ. SCANPY: Nagyszabású egysejtű gén expressziós adatok elemzése. Genombiológia 19, 15 (2019). (abban az évben a legtöbb idézett cikket rangsorolta a Gen Biol)

9. Buggenthin, F, Buettner, F, Hoppe, PS, Endele, M, Kroiss, M, Strasser, M, Schwarzfischer, M, Loeffler, D, Kokkaliaris, KD, Hilsenbeck, O, Schroeder, T °, Theis, FJ°, Marr, C °. A hematopoietikus törzsválasztás jövőbeni azonosítása mély tanulással. Nature Methods 14 403–406 (2017)

10. Haghverdi, L, Buettner, M, Wolf FA, Buettner F., Theis FJ. A diffúziós pszeudotime robusztusan rekonstruálja a származási ágat. Nature Methods 13, 845–848 (2016)