Wir betreuen am Lehrstuhl natürlich gern Bachelorarbeiten, Studienarbeiten und Masterarbeiten. Allerdings hat es sich als nicht sinnvoll herausgestellt, Listen mit Themen auf dieser Seite zu veröffentlichen: Schon nach wenigen Wochen sind diese Listen in der Regel nicht mehr aktuell. Forschung ist ein äußerst dynamisches Feld, und wenn uns ein Thema auf den Fingern brennt, dann können wir nicht warten. Hier aber ein paar grundsätzliche Fakten:
- Wir vergeben Themen. Die vergebenen Themen orientieren sich an unserer Forschung am Lehrstuhl. (Am besten mal in unseren Veröffentlichungen umschauen und ein paar Paper lesen.) Wir betreuen üblicherweise keine Themen, die nicht zu unserer Forschung passen.
- Auf angewandter Seite sind das Themen aus den Bereichen kleine Moleküle, Metabolomik und Massenspektrometrie. Wer denkt, das wäre ein kleiner Bereich der Wissenschaft, sollte sich die Konferenz der American Society for Mass Spectrometry ansehen; mit 8000 bis 12000 Teilnehmern ist sie 5x größer als die größte Bioinformatik-Konferenz.
- Auf methodischer Seite kommt dagegen alles zum Einsatz, was die Bioinformatik zu bieten hat: Kombinatorik, Algorithmik, Graphentheorie, Stochastik, stochastische Algorithmen (MCMC, Gibbs), und in den letzten Jahren viel Maschinelles Lernen.
- Auch wenn unsere Methoden inzwischen viel in der Praxis angewendet werden: Unser Augenmerk gilt in der Regel der methodischen Seite. Wir wenden nicht informatische Verfahren an, ohne sie im Detail verstanden zu haben. (Bspw sollte man sich mit Gradientenabstiegsverfahren auskennen, wenn man DNNs anwendet.) Wir entwickeln neue Methoden, und wenden vergleichsweise selten anderer Leute Methoden auf neue Daten an. Wenn wir etwas Scripten, dann üblicherweise unsere eigene Software.
- Für eine Bachelor-, Studien- oder Master-Arbeit muss es aber nicht die Entwicklung einer neuen Methode sein! Es kann sich auch um die Evaluation einer bestehenden Methode, ihre Implementierung, Software Development, das Scripten bestehender Methoden, das Anfertigen von Statistiken, die Auswerten von experimentellen Daten oder ähnliches drehen.
- Man muss nicht die Vorlesung Algorithmische Massenspektrometrie gehört haben, um bei uns eine Arbeit zu schreiben! (Für eine Masterarbeit ist es allerdings sehr hilfreich.) Das Lehrbuch zur Vorlesung zu Lesen kann auch sehr hilfreich sein.
- Alle Details werden im Vorfeld bei einem Treffen abgeklärt. Dazu eine Mail schreiben und ein Treffen vereinbaren.
Themenbeispiele
Im folgenden ein paar Beispiele für Themen, die im Rahmen einer Bachelor-, Studien- oder Masterarbeit bei uns bearbeitet werden können. Achtung: die Beispiele sind in aller Regel Arbeiten, die bereits abgeschlossen wurden! Sie sollen lediglich Ideen geben, wie eine Arbeit bei uns aussehen kann. Neue, noch nicht bearbeitete Themen gibt es nur in Rücksprache mit uns.
- Vergleich von Molekülstrukturen (noch aktuell). Das Maximum Common Edge Subgraph (MCES) Problem ist besonders gut geeignet, um sehr ähnliche Moleküle miteinander zu vergleichen. Es ist NP-schwer, aber es gibt trotzdem effiziente Algorithmen, die viele praktische Instanzen sehr zügig lösen können. Leider versagen diese Algorithmen gerade für die Fälle, in denen sich die verglichenen Strukturen fast perfekt ähneln. (Versagen bedeutet, die Laufzeiten explodieren.) Und genau diese Fälle interessieren uns am Meisten. Geht das auch schneller, beispielsweise durch parametrisierte Algorithmen (FPT) oder ILPs?
- Softwareentwicklung für SIRIUS (immer aktuell). SIRIUS und die darin zur Verfügung gestellten Tools (CSI:FingerID, ZODIAC, CANOPUS etc) werden heute von tausenden Nutzern weltweit eingesetzt und waren 2020 Methods to watch bei Nature Methods. Wir entwickeln SIRIUS kontinuierlich weiter; dabei ergeben sich kleinere Programmieraufgaben beispielsweise für den Import/Export von Daten und Ergebnissen, oder die Visualisierung.
- Fragmentierungsbaum-Viewer und -Editor. Fragmentierungsbäume sind eines der Hauptkonzepte hinter SIRIUS, CSI:FingerID etc. Leider war es nie möglich, die Bäume “hübsch” zu machen, was insbesondere für Publikationen wichtig ist. Der neue Fragmentierungsbaum-Editor erlaubt es, die Bäume visuell aufzubereiten und dann in gängigen Datenformaten zu exportieren
- Fragment-Statistiken. Fragmentierung in Massenspektrometern sollte eigentlich durch ein Edelgas (Argon) erfolgen; aber weil das zu teuer ist, verwenden die meisten Anwender lieber Stickstoff (N). Leider führt das dazu, dass bei der Fragmentierung der Stickstoff mit den Fragmenten reagieren und eingebaut werden kann. Wie oft geschieht das? Häufig genug, dass wir uns bei der Berechnung von Fragmentierungsbäumen darum kümmern sollten? Dazu mussten annotierte Spektren-Bibliotheken mit Referenzmessungen analysiert werden.
- Berechnung von Fragmentierungsbäumen. Das allererste Paper zu Fragmentierungsbäumen aus dem Jahr 2008 resultierte tatsächlich aus einer Diplomarbeit von Florian Rasche. Darauf baut auf die eine oder andere Art alles andere (bspw. CSI:FingerID) auf.