GHGA Vorlesungsreihe: Rolf Backofen (virtuell)
- 09 Jan 2024
Rolf Backofen von der Universität Freiburg sprach am 9. Januar 2024 im Rahmen der GHGA-Vortragsreihe ("Advances in Data-Driven Biomedicine") über "The Freiburg Galaxy project".
Diesen Vortrag können Sie hier ansehen.
Biographie:
Prof. Backofen studierte Informatik an der Universität Erlangen und promovierte im Dezember 1994 in Informatik an der Universität des Saarlandes, wo er am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) arbeitete. Im Februar 2000 habilitierte er sich an der Universität München (LMU). Von November 2001 bis Juni 2005 war er Inhaber des Lehrstuhls für Bioinformatik an der Universität Jena. Nachdem er 2004 einen Ruf an die Universität Linz abgelehnt hatte, wurde er Inhaber des Lehrstuhls für Bioinformatik an der Universität Freiburg, Institut für Informatik. Seine Forschungsinteressen umfassen Constraint-Programmierung, Strukturvorhersage in vereinfachten Proteinmodellen, Untersuchung von Protein-Energielandschaften, Erkennung von RNA-Sequenz/Struktur-Motiven, Vorhersage und Bewertung von alternativen Spleißformen, Beschreibung und Erkennung von regulatorischen Sequenzen. Er ist Mitautor des Buches "Computational Molecular Biology: An Introduction" (Wiley&Sons, Mathematical and Computational Biology Series, 2000).
Abstrakt:
Das Freiburger Galaxy-Projekt ist Teil des "Deutschen Netzwerks für Bioinformatik-Infrastruktur" (de.NBI) und des Collaborative Research Centre (CRC) 992 für Medizinische Epigenetik und bietet im Rahmen des RNA Bioinformatic Centre (RBC) mit der Galaxy-Plattform eine zentrale Plattform für die RNA-Analyse.
Galaxy ist eine Open Source, webbasierte Plattform für datenintensive biomedizinische Forschung. Sie macht computergestützte Bioinformatik-Anwendungen auch für Benutzer ohne Programmiererfahrung zugänglich, indem sie es ihnen ermöglicht, auf einfache Weise Parameter für die Ausführung von Tools und Arbeitsabläufen festzulegen. Galaxy bietet über das Internet Zugang zu einer leistungsstarken Analyseinfrastruktur und ermöglicht eine reproduzierbare und transparente Datenanalyse.