Rechnerbasierte Systembiologie der Infektionen

und antimikrobiell-resistenten Krankheitserreger

Willkommen bei der Arbeitsgruppe Dräger!

Die Arbeitsgruppe Dräger wurde im Juli 2018 gegründet und widmet sich seither der rechnergestützten Systembiologie mit Schwerpunkt auf Infektionen und antimikrobiell-resistenten Krankheitserregern. Die Forschungsschwerpunkte der Gruppe umfassen alle Arbeitsschritte vom biologischen Phänomen bis hin zu dessen Simulation im Rechner. Dazu zählen sowohl die Rekonstruktion biologischer Systeme, deren mathematische Modellierung, die Standardisierung dieser Modelle, wie auch die Entwicklung spezialisierter Software-Lösungen und die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens. Ein wesentliches Ziel besteht darin, modellgetrieben neue Hypothesen abzuleiten, mit denen zunehmende Antibiotikaresistenzen systematisch bekämpft werden können.

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Neueste Veröffentlichungen

  1. Insights into Dynamic Network States Using Metabolomics Data
    Reihaneh Mostolizadeh​​​​​, Andreas Dräger und Neema Jamshidi. In: Angelo D’Alessandro (Editor) High-Throughput Metabolomics. Methods in Molecular Biology, Band 1978, Kapitel, Seiten 243-258. Humana, New York, NY, Mai 2019.
    [ DetailsDOI | link | PubMedBibTex ]
  2. The 2017 Network Tools and Applications in Biology (NETTAB) Workshop: aims, topics, and outcomes
    P. Romano, A. Céol, A. Dräger, A. Fiannaca, R. Giugno, M. La Rosa, L. Milanesi, U. Pfeffer, R. Rizzo, S.-Y. Shin, J. Xia und A. Urso
    BMC Bioinformatics, 18. April 2019.
    DOI | PDF | PubMedBibTeX ]
  3. Harmonizing semantic annotations for computational models in biology
    M. L. Neal, M. König, D. Nickerson, G. Mısırlı, R. Kalbasi, A. Dräger, K. Atalag, V. Chelliah, M. Cooling, D. L. Cook, S. Crook, M. de Alba, S. H. Friedman, A. Garny, J. H. Gennari, P. Gleeson, M. Golebiewski, M. Hucka, N. Juty, C. Myers, B. G. Olivier, H. M. Sauro, M. Scharm, J. L Snoep, V. Touré, A. Wipat, O. Wolkenhauer und D. Waltemath. 
    Briefings in Bioinformatics, 21. November 2018.
    DOI | PDF | PubMed | BibTeX ]
  4. Visualizing metabolic network dynamics through time-series metabolomics data
    L. F. Buchweitz, J. T. Yurkovich, C. Blessing, V. Kohler, F. Schwarzkopf, Z. A. King, L. Yang, F. Jóhannsson, Ó. Sigurjónsson, Ó. Rolfsson, J. Heinrich und A. Dräger.
    bioRxiv, 26. September 2018.
    [ DOI | PDF ]
  5. Systematic discovery of uncharacterized transcription factors in Escherichia coli K-12 MG1655
    Y. Gao, J. T. Yurkovich, S. Woo Seo, I. Kabimoldayev, A. Dräger, K. Chen, A. V. Sastry, X. Fang, N. Mih, L. Yang, J. Eichner, B.-K. Cho, D. Kim und B. O. Palsson.
    Nucleic Acids Research, 23. August 2018.
    [ DOI | PDF | PubMed | BibTeX ]
  6. Hopf bifurcation in a model for adult T‐cell leukemia
    R. Mostolizadeh und Z. Afsharnezhad.
    Mathematical Methods in the Applied Sciences, 26. Juli 2018.
    [ DOI | PDF ]
  7. Memote: A community-driven effort towards a standardized genome-scale metabolic model test suite
    C. Lieven, M. E. Beber, B. G. Olivier, F. T. Bergmann, P. Babaei, J. A. Bartell, L. M. Blank, S. Chauhan, K. Correia, C. Diener, A. Dräger, B. E. Ebert, J. N. Edirisinghe, R. M. T. Fleming, B. Garcia-Jimenez, W. van Helvoirt, C. Henry, H. Hermjakob, M. J. Herrgård, H. U. Kim, Z. A. King, J. J. Koehorst, S. Klamt, E. Klipp, M. Lakshmanan, N. Le Novère, D.-Y. Lee, S. Y. Lee, S. Lee, N. E. Lewis, H. Ma, D. Machado, R. Mahadevan, P. Maia, A. Mardinoglu, G. L. Medlock, J. Monk, J. Nielsen, L. K. Nielsen, J, Nogales, I. Nookaew, O. Resendis, B. O. Palsson, J. A. Papin, K. R. Patil, N. D. Price, A. Richelle, I. Rocha, P. Schaap, R. S. M. Sheriff, S. Shoaie, N. Sonnenschein, B. Teusink, P. Vilaca, J. O. Vik, J. A. Wodke, J. C. Xavier, Q. Yuan, M. Zakhartsev und C. Zhang.
    BioRxiv, 21. Juni 2018.
    [ DOI | PDF ]