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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Jan Baumbach (*1979) forscht auf dem Gebiet der Bioinformatik und Systembiomedizin. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Algorithmen und maschinellen Lernverfahren um aus massiven molekularbiologischen Daten Informationen zu gewinnen, die Einblicke in die Entwicklung lebender Zellen erlauben und molekulare Mechanismen von Krankheiten aufdecken. Ein Kernziel ist die Entwicklung individueller computergestützter Therapieansätze. Diverse Ansätze der modernen Informatik kommen zum Einsatz, von Datenbanktechnologien bis Big Data Analytics.

Prof. Baumbach studierte Naturwissenschaftliche Informatik an der Universität Bielefeld, wo er auch am Zentrum für Biotechnologie promoviert wurde. Nach zwei Jahren als Postdoc an der Universität von Kalifornien in Berkeley und drei Jahren als Gruppenleiter am Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken wurde er zum Professor für Computational BioMedicine an die Universität von Süddänemark berufen, wo er bis 2017 forschte. Seit 2018 ist Prof. Baumbach Leiter des Lehrstuhls für Experimentelle Bioinformatik an der TUM.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Villum Young Investigator Grant (2016)
  • Siemens Award mit Richard Röttger (2010)
  • Perspektive Bielefeld Preis (2007)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Alcaraz N, List M, Batra R, Vandin F, Ditzel HJ, Baumbach J: "De novo pathway-based biomarker identification". Nucleic Acids Research. 2017; 45(16): e151.

Abstract

Demirci MDS, Baumbach J, Allmer J: "On the performance of pre-microRNA detection algorithms". Nature Communications. 2017; 8(1): 330.

Abstract

Wiwie C, Baumbach J, Röttger R: "Comparing the performance of biomedical clustering methods". Nature Methods. 2015; 12(11): 1033-1038.

Abstract

Wittkop T, Emig D, Lange SJ, Rahmann S, Albrecht M, Morris JH, Boecker S, Stoye J, Baumbach J: "Partitioning biological data with Transitivity Clustering". Nature Methods. 2010; 7(6): 419-420.

Abstract

Baumbach J, Wittkop T, Kleindt CK, Tauch A: "Integrated analysis and reconstruction of microbial transcriptional gene regulatory networks using CoryneRegNet". Nature Protocols. 2009; 4(6): 992- 1005.

Abstract