Sektion III
Arbeitsgruppe: Network Regulation & Modeling / Machine Learning
Die Arbeitsgruppe Network Regulation & Modeling / Machine Learning (Fokus: Netzwerkanalyse und maschinelles Lernen) erforscht und verwendet Methoden der Bioinformatik, der Systembiologie, des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz (KI), um Wechselwirkungen zwischen Lebensmitteln und den Verbraucher/-innen auf molekularer Ebene zu verstehen. Sie modelliert biologische Netzwerke und Mechanismen ihrer Regulation mittels kausaler Systemmodelle und validiert diese durch In-silico-Simulationen und *omics Perturbationsexperimente mittels Hochdurchsatz-Sequenzierung und Proteomik. Ziel ist der Aufbau von Datenbanken (Daten aus den Sektionen I–III), die Lebensmittel über molekulare Komponenten mit biochemischen Netzwerken und zellulären Phänotypen verbinden.
Weitere Mitarbeitende AG Network Regulation & Modeling / Machine Learning (R. Zimmer)
| Name | Funktion | Telefonnummer | ||
| Klaudia Adamowicz | Wissenschaftliche Mitarbeiterin | k.adamowicz.leibniz-lsb@tum.de | N/A | |
| Chuqiao Pan | Doktorandin | c.pan.leibniz-lsb@tum.de | N/A |