Persönlicher Status und Werkzeuge

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Jan Krumsiek forscht an neuartigen Methoden zur Analyse vom ‚Omics‘ Datensätzen im Diabetesbereich. Bei Diabetes handelt es sich um eine multifaktorielle Krankheit, deren Ursachen und Mechanismen zum Teil nur unzureichend erforscht sind. Von besonderem Interesse ist es hierbei, frühzeitig die Entwicklung eines späteren Diabetes oder entsprechender Krankheitskomplikationen erkennen zu können. Moderne Datensätze beinhalten Messungen vom Genom, Epigenom, Transkriptom, Proteom, Metabolom, und weiteren Messtechnologien für tausende Probanden. Das Ziel von seiner Arbeitsgruppe ist es, statistische Werkzeuge zur Auswertung solcher hochkomplexen Datensätze zu entwickeln.

 

Jan Krumsiek studierte von 2004-2009 Bioinformatik an den beiden Münchner Universitäten, TUM und LMU. Während seiner Promotion von 2009-2012 spezialisierte er sich auf den Bereich der Analyse von großen Stoffwechseldatensätzen, insbesondere mit systembiologischen Methoden. In seiner PostDoc-Zeit von 2012-2016 vertiefte er am Helmholtz Zentrum München und als Gastwissenschaftler am Weill Cornell Medical College, New York seine Expertise in der Datenauswertung von Stoffwechseldaten. Seit Februar 2016 leitet er die Helmholtz-Nachwuchsgruppe „Systems Medicine of Diabetes“.

    Wichtigste Auszeichungen

    • MTZ Award for Medical Systems Biology, 2014

    • TUM Promotionspreis 2013, Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Landnutzung, Ernährung und Umwelt

    • Helmholtz Doktorandenpreis 2013, Forschungsbereich Gesundheit

    • Helmholtz Zentrum München Doktorandenpreis 2012

    Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

    • Krumsiek J, Bartel J, Theis FJ. Computational approaches for systems metabolomics. Current Opinion in Biotechnology, 2016.

    Abstract

    • Bartel J*, Krumsiek J*, Schramm K, Adamski J, Gieger C, Herder C, Carstensen M, Peters A, Rathmann W, Roden M, Strauch K, Suhre K, Kastenmüller G, Prokisch H, Theis FJ. The Human Blood Metabolome-Transcriptome Interface. PLoS Genetics, 2015.

    Abstract

    • Do KT, Kastenmüller G, Mook-Kanamori DO, Yousri NA, Theis FJ, Suhre K, Krumsiek J. Network-Based Approach for Analyzing Intra- and Interfluid Metabolite Associations in Human Blood, Urine, and Saliva. Journal of Proteome Research, 2014.

    Abstract

    • Shin S-Y*, Fauman EB*, Petersen A-K*, Krumsiek J*, et al. An atlas of genetic influences on human blood metabolites. Nature Genetics, 2014.

    Abstract

    • Krumsiek J, Suhre K, Evans AM, Mitchell MW, Mohney RP, Milburn MV, Wägele B, Römisch-Margl W, Illig T, Adamski J, Gieger C, Theis FJ, Kastenmüller G. ‘Mining the unknown: a systems approach to metabolite identification combining genetic and metabolic information’. PLoS Genetics, 2012.

    Abstract