NextImmune – Ausbildungsprogramm für Doktoranden
Individuelle Projekte – Rechnergestützte Analyse
Projekt 11: Wissensplattform zur Speicherung und Analyse heterogener biomedizinischer Daten in einem immunologischen Kontext und mit einem Schwerpunkt auf reproduzierbarer Wissenschaft
- Betreuung: Dr. Reinhard Schneider, 1 Doktorand/in, LCSB, UL-SDU
- Schlagwörter der Forschungsschwerpunkte: Datenmanagement, Big Data und Bioinformatik
- Kooperationen: Burkhard Rost (TUM, München)
Ziel dieses Dissertationsprojekts ist es, Informatik-Tools zu entwickeln und zu implementieren, die die Voraussetzungen für die nächste Generation der experimentellen biomedizinischen Forschung in der Immunologie schaffen. Das Promotionsprojekt wird thematisch den gesamten Bereich von Datenintegration, Konzeption und Implementierung für die verschiedenen „Omik“-Daten umfassen, die von den anderen NEXTIMMUNE-Partnern generiert werden.
Projekte 12 und 13: Gemeinschafts-/Schwesterprojekte zwischen der Junior Group „Immune Systems Biology“ von Feng He (FH) und der Gruppe „Control Systems“ von Jorge Goncalves (JG).
Diese Gemeinschaftsprojekte behandeln thematisch die Bereiche A und B. Die Gruppe FH wird sich hauptsächlich auf die experimentellen Teile konzentrieren, während die Gruppe JG ihren Schwerpunkt bei der Zeitreihenanalyse setzt.
Die Doktorandenstelle für dieses Projekt ist bereits vergeben.
Projekt 12: Vorhersagen des In-vivo-Aktivierungspotenzials der Th2-Zellen von Patienten
- Betreuung: Dr. Feng He, Senior Mentor: Markus Ollert, 1 Doktorand/in, UL-SDU
- Schlagwörter der Forschungsschwerpunkte: Allergie, Th2-Antworten, Tregs, Immuntherapie und biologische Netzwerke
- Kooperationen: Dr. Martine Morisset (CHL, Luxemburg), Prof. Jorge Goncalves (LCSB, Luxemburg)
Unser Ziel in dieser Dissertation ist es, zuverlässige Marker von Gen-Subnetzwerken zu identifizieren, die das Aktivierungspotential von naiven und antigenspezifischen CD4+-T-Zellen in vivo bei Patienten mit besonderen Formen allergischer Erkrankungen quantitativ vorhersagen können (z. B. Insektengiftallergie und Pollenallergie), nachdem diese Patienten immuntherapeutische Standardbehandlungen erhalten haben. In diesem Projekt werden wir verschiedene „Omik“-Techniken einsetzen, um sowohl die klinischen als auch die aus Tiermodellen der Erkrankungen gewonnenen Proben zu analysieren.
Die Doktorandenstelle für dieses Projekt ist bereits vergeben.
Projekt 13: Vorhersage kausaler regulatorischer Interaktionsnetzwerke auf der Grundlage von Large-Scale-Zeitreihendaten
- Betreuung: Prof. Jorge Goncalves, 1 Doktorand/in, LCSB, UL-SDU
Im Anschluss an die dynamische Messung bei verschiedenen Patienten wird die Gruppe von JG mithilfe bewährter, aus dem Gebiet der Steuerungstechnik angepasster Berechnungs-Tools einen potenziellen regulatorischen Kausalzusammenhang zwischen Genen in Th2-Zellen identifizieren. Dies wird ein gerichtetes Netzwerk einer Ursache-Wirkung-Beziehung zwischen Messungen (Genen) liefern.
Verlangt werden sehr gute mathematische Kenntnisse! Der Doktorand/die Doktorandin muss deshalb einen Abschluss in Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder Physik besitzen.
- Idealerweise sollten Bewerber über einen Master-Abschluss in Mathematik, Steuerungssystemen oder theoretischem Machine Learning verfügen.
- Sofern entsprechende Kenntnisse nicht bereits vorhanden sind, müssen die Studierenden auch von der mathematischen Fakultät angebotene Veranstaltungen für höhere Semester in Mathematik belegen, u. a. Analysis, Funktionalanalysis und lineare Algebra. Kenntnisse in Biologie sind nicht entscheidend.
- Wir werden nur Studierende berücksichtigen, die bei ihrem Bachelor- oder Master-Abschluss Leistungen in den oberen 20 % vorweisen können (gleichwertig mit einem „UK First Class Degree“).
Die Doktorandenstelle für dieses Projekt ist bereits vergeben.
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Teilnehmende Forschungsgruppen
- Area A: Erzeugung von Daten
- Area B: Computergestützte Analyse
- Area C: Validierung und präklinische Zielbewertung
Kontakt
Bei Fragen zur NextImmune DTU wenden Sie sich bitte an:
Prof Markus Ollert
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