Publikationen

Für die Entwicklung genauer und effizienter computergestützter Methoden kombinieren wir Techniken aus der kombinatorischen Optimierung und dem maschinellen Lernen. So haben wir beispielsweise exakte und approximative Algorithmen für ein Graphfärbungsproblem entwickelt, um die Auflösung experimenteller Proteinstrukturdaten zu verbessern, neuronale Netzwerke eingesetzt, um hochdimensionale zelluläre Messdaten in einen interpretierbaren niedrigdimensionalen Raum zu projizieren, und das dynamische Zeitverzerrungsverfahren erweitert, um komplexe Trajektorien – etwa von sich differenzierenden Immunzellen – zu vergleichen.

Die von uns entwickelten Softwarewerkzeuge dienen der Beantwortung wichtiger biologischer und medizinischer Fragestellungen. In enger Zusammenarbeit mit Biologen und Klinikern haben wir beispielsweise zur Entdeckung des embryonalen Ursprungs adulter neuronaler Vorläuferzellen beigetragen sowie einen Zusammenhang zwischen der TIM-3-Expression und einem erhöhten Rückfallrisiko bei pädiatrischen Patienten mit akuter lymphoblastischer Leukämie aufgezeigt.

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