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.

Kremer L et al: "Genetic diagnosis of Mendelian disorders via RNA sequencing". Nature Communications. 2017.

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Schwalb et al.: "TT-seq maps the human transient transcriptome". Science. 2016.

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Gagneur J, Stegle O, Zhu C, Jakob P, Tekkedil MM, Aiyar RS, Schuon AK, Pe'er D, Steinmetz LM: “Genotype-environment interactions reveal causal pathways that mediate genetic effects on phenotype”. PLoS Genet. 2013; 9(9): e1003803.

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Bauer S, Gagneur J, Robinson PN: “GOing Bayesian: model-based gene set analysis of genome-scale data”. Nucleic Acids Res. 2010; 38(11): 3523-3532.

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Zinzen RP, Girardot C, Gagneur J, Braun M, Furlong EE: “Combinatorial binding predicts spatio-temporal cis-regulatory activity”. Nature. 2009; 462(7269): 65-70.

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