Bachelor- und Masterarbeitsthemen

Im folgenden ist eine Liste von Vorschlägen für Bachelor- und Masterarbeitsthemen zu finden, die vom Lehrstuhl für Bioinformatik am Institut für Informatik angeboten werden. Dazu vorweg zwei Warnungen: Zum einen ist diese Liste nicht vollständig, sondern stellt lediglich einen Ausschnitt an wissenschaftlichen Themen dar, die wir für die Bearbeitung im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit als geeignet ansehen. Im Zweifel und für weitere Themen bitte Rücksprache mit den Mitarbeitern des Lehrstuhls halten. Manche Themen können sowohl als Bachelor- als auch als Masterarbeit bearbeitet werden. Zum zweiten ist diese Liste eventuell schon nicht mehr aktuell, Forschung ist nun mal ein äußerst dynamisches Feld. Alle Details (insbesondere Anforderungen an den Bachelor-/Masterkandidaten) müssen im Vorfeld mündlich abgeklärt werden.

Algorithmische Massenspektrometrie

Wir entwickeln Verfahren und Datenstrukturen für die effiziente Auswertung von Massenspektren. Dabei finden Methoden der Kombinatorik, Graphentheorie, Algorithmik und Statistik Verwendung. Der Schwerpunkt unserer Forschung liegt in der Interpretation von hochauflösenden Massenspektren kleiner Moleküle.

  • Weiterentwicklung von SIRIUS und CSI:FingerID. Programmieraufgaben wie import/export, Visualisierung, … Siehe https://bio.informatik.uni-jena.de/software/sirius/ und http://www.csi-fingerid.org/.
  • Fragmentierungsbäume für Metaboliten. Fragmentierungsbäume dienen der de novo Interpretation von Metaboliten Massenspektren. Themenbeispiele: Erstellen einer interaktiven Webseite mit nachgeschalteter Datenbank, um Wissenschaftler über die Qualität der Fragmentierungsbäume befragen zu können; neue Algorithmen für die Weiterverarbeitung der Bäume; Analyse von Parallelogrammen in Fragmentierungsbäumen; …
  • Chemische Fingerprints. Mittels Machine Learning lassen sich chemische Eigenschaften und Teilstrukturen (zusammengefasst als Fingerprint) von Metaboliten vorhersagen. Diese Fingerprints ermöglichen die Identifizierung eines unbekannten Moleküls in einer Strukturdatenbank. Themenvorschläge: welche Gruppe von Eigenschaften eignet sich besonders gut um ein Molekül zu beschreiben; Kernel für den Vergleich von Fragmentierungsbäumen; Unterscheidung von richtigen und falschen Identifikationen; …

Algorithmische Phylogenetik: Estimating the Phylogeny of Species

Das finale Ziel der Phylogenetik ist es, den “Baum des Lebens” zu rekonstruieren, das heißt, die verwandtschaftlichen Beziehungen aller heute lebenden Arten in einem Stammbaum zu repräsentieren. Leider skalieren alle bekannten Verfahren zur Rekonstruktion von Stammbäumen sehr schlecht mit der Anzahl der analysierten Arten. Wir interessieren uns insbesondere für Consensus- und Supertree-Methoden, die eine Menge von Eingabebäumen in einen einzigen Baum zusammenfassen. Alle entwickelten Algorithmen und Methoden sollen im Rahmen unseres Software-Frameworks EPoS verfügbar gemacht werden.

  • Bad Character Deletion supertrees. Wir forschen im Bereich der Berechnung von Superbäumen und haben hier zwei Verfahren selbst entwickelt, die äußerst kompetitiv sind. In diesem Zusammenhang ergeben sich immer wieder Fragestellungen, die im Rahmen einer Bachelor-/Masterarbeit behandelt werden können.