Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Gagneur erforscht die genetischen Grundlagen der Genregulation und ihre Auswirkungen auf Krankheiten. Zu diesem Zweck entwickelt er statistische Algorithmen und maschinelle Lernverfahren und entwickelt in Zusammenarbeit mit Forschenden verschiedener Disziplinen neue experimentelle Ansätze. Zusammen mit Holger Prokisch (Medizin-Fakultät der TUM) entwickelt seine Gruppe auch Strategien, um die Ursache genetischer Störungen zu identifizieren, mittels Integration von Daten aus Genetik und "Multiomics"-Disziplinen, beispielsweise Transcriptomics und Proteomics.

Prof. Gagneur studierte Angewandte Mathematik an der École Centrale Paris und Machine Learning an der École Normale Supérieure de Cachan (Frankreich). Er erhielt 2004 seinen PhD in Angewandter Mathematik von der École Centrale Paris für seine Arbeit bei den Heidelberger Biotech-Unternehmen Lion Bioscience und Cellzome AG. Prof. Gagneur wechselte dann in die Abteilung Genombiologie des European Molecular Biology Laboratory (EMBL) in Heidelberg. Im Jahr 2012 übernahm er eine Position als Gruppenleiter am Genzentrum der Ludwig-Maximilians-Universität in München. Im Jahr 2016 nahm er einen Ruf als Assistant Professor für Computational Biology an die TUM an.

Wagner et al. Aberrant splicing prediction across human tissues. Nature Genetics (2023).

Abstract

Mertes et al. Detection of aberrant splicing events in RNA-Seq data with FRASER. Nature Communications (2021).

Abstract

Avsec et al. Base-resolution models of transcription factor binding reveal soft motif syntax. Nature Genetics (2021).

Abstract

Avsec et al. The Kipoi repository accelerates community exchange and reuse of predictive models for genomics. Nature Biotechnology  (2019).

Abstract

Cheng et al. MMSplice: modular modeling improves the predictions of genetic variant effects on splicing. Genome Biology (2019).

Abstract