Mathematical and Computational Population Genetics


Seit September 2020 ist Dr. Franz Baumdicker Leiter der Unabhängigen Forschungsgruppe "Mathematical and Computational Population Genetics", die an zwei Tübinger Exzellenzclustern angesiedelt ist,  "Kontrolle von Mikroorganismen zur Bekämpfung von Infektionen" und unserem Cluster "Maschinelles Lernen" contenteditable="false".


Forschungsschwerpunkte

Unsere Forschung konzentriert sich auf mathematische Modelle, die die Evolution und Ökologie mikrobieller Gene und Genome beschreiben. In der Populationsgenetik wurden viele theoretische Ergebnisse bereits entwickelt als noch nicht viele genetische Daten verfügbar waren. Diese theoretische Basis ist nach wie vor gültig und unerlässlich für unsere Forschung. Zusätzlich haben neuere Erkenntnisse aus den inzwischen verfügbaren Daten unsere Sicht auf die Evolution und Ökologie, insbesondere von Prokaryoten, dramatisch verändert. Heute können wir seltene Varianten in Genomdaten beobachten und die Genome von Tausenden von Individuen sequenzieren, sogar auf der Ebene einzelner Zellen.
Wir arbeiten an der Schnittstelle dieser beiden Welten und kombinieren die Bereiche mathematische Populationsgenetik, computational biology, und maschinelles Lernen. Wir wollen verstehen, wie die beobachtete Diversität der Mikroben entstanden ist und aufrecht erhalten bleibt. Die enorme Menge sequenzierter genetischer Daten führt zu einer Vielzahl interessanter Anwendungen auf dem aufstrebenden Gebiet des maschinellen Lernens in der Populationsgenetik. Die größte Herausforderung besteht darin, dass Sequenzdaten nicht unabhängig voneinander, sondern durch ihre gemeinsame Phylogenie beeinflusst sind. Unser Ziel ist es, neue Methoden des maschinellen Lernen zu entwickeln, zu analysieren und anzuwenden, die diese phylogenetische Beziehung nutzen können, um unser Verständnis der Evolution der verteilten Bakteriengenome und der Populationsgeschichte der menschlichen Bevölkerung zu verbessern.


Weitere Informationen

Weitere Informationen gibt es auf Franz Baumdicker's Lab Webseite oder über seinen Twitter Kanal


Über Franz Baumdicker

Bevor er nach Tübingen kam, hat Franz Baumdicker innerhalb des von der DFG geförderten Schwerpunktprogramms „Much more than defence: the multiple functions and facets of CRISPR-Cas“ zur  Populationsdynamik und Phylogenie von CRISPR Systemen in prokaryotischen Populationen geforscht. Davor war er am Department of Ecology and Evolutionary Biology an der Princeton University, wo er mit Corina Tarnita an mathematischen Modellen zur Kooperation in Bakterienpopulationen gearbeitet hat. Am Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie in Tübingen hat Franz als Gastwissenschaftler mit Richard Neher Analyse und Visualisierungstools für Genomdaten entwickelt. Franz verfasste seine Dissertation in der mathematischen Stochastik der Universtät Freiburg bei Peter Pfaffelhuber in der er stochastische Prozesse und Graphen untersucht hat die den Gewinn, Verlust und Transfer von bakteriellen Genen beschreiben.


Kontakt

Dr. Franz Baumdicker
Mathematical and Computational Population Genetics

Universität Tübingen
Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen"
und Exzellenzcluster "Kontrolle von Mikroorganismen zur Bekämpfung von Infektionen"

Sand 14
72076 Tübingen
franz.baumdickerspam prevention@uni-tuebingen.de