Prof. Dr. Fabian J. Theis

Professur

Mathematische Modellierung biologischer Systeme

School

TUM School of Computation, Information and Technology

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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Theis (*1976) forscht auf dem Gebiet der Systembiologie. Schwerpunkt ist die mathematische Modellierung biologischer Prozesse - im Vordergrund stehen die Modellierung von Zellheterogenitäten durch Einzelzellanalysen und die Integration von omics-Daten in systemmedizinischen Ansätzen.

Nach dem Studium der Mathematik und Physik promovierte Fabian Theis in der Biophysik an der Uni Regensburg (2002), wo er 2008 auch habilitierte. Parallel promovierte er in Informatik an der Uni Granada (2003). Nachdem er als Postdoc in Regensburg, Tokyo und Tallahassee arbeitete, war er von 2006 bis 2007 Bernstein Fellow am MPI für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen. Anschließend leitete er sechs Jahre lang die Arbeitsgruppe für ‚Computational Modeling in Biology’ am Helmholtz Zentrum München und wurde 2009 „Associate Professor“ am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik der TUM. Seit 2013 ist Prof. Theis Ordinarius für Biomathematik an der TUM und leitet das Institute of Computational Biology am Helmholtz Zentrum München.

Lehrveranstaltungen

Wichtigste Auszeichnungen

Gottfried Wilhelm Leibniz Preis (2023)
Hamburger Wissenschaftspreis (2021)
Erwin-Schrödinger-Preis (2017)
ERC-Starting Grant (2010) und ERC Advanced Grant (2022)
Heinz Maier-Leibnitz Preis, DFG (2006)

Schlüsselpublikationen

Wolf FA, Angerer P, Theis FJ: "Scanpy for analysis of large-scale single-cell gene expression data". Genome Biology. 2018; 19 (15).
Abstract

Buggenthin F, Buettner F, Hoppe PS, Endele M, Kroiss M, Strasser M, Schwarzfischer M, Loeffler D, Kokkaliaris KD, Hilsenbeck O, Schroeder T, Theis FJ, Marr C: "Prospective identification of hematopoietic lineage choice by deep learning". Nature Methods. 2017;14 (4): 403–406.
Abstract

Haghverdi L, Buettner M, Wolf FA, Buettner F, Theis FJ: "Diffusion pseudotime robustly reconstructs lineage branching". Nature Methods. 2016; 13 (10): 845–848.
Abstract

Hilsenbeck O, Schwarzfischer M, Skylaki S, Schauberger B, Hoppe PS, Loeffler D, Kokkaliaris KD, Hastreiter S, Skylaki E, Filipczyk A, Strasser M, Buggenthin F, Feigelman JS, Krumsiek J, van den Berg AJJ, Endele M, Etzrodt M, Marr C, Theis FJ, Schroeder T: "Software tools for single-cell tracking and quantification of cellular and molecular properties". Nature Biotechnology. 2016; 34(7): 703–706.

Abstract

Buettner F, Natarajan KN, Casale FP, Proserpio V, Scialdone A, Theis FJ, Teichmann SA, Marioni JC, Stegle O: "Computational analysis of cell-to-cell heterogeneity in single-cell RNA-sequencing data reveals hidden subpopulations of cells". Nature Biotechnology. 2015; 33(2): 155–160.
Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer