Ohler Lab

AG Ohler

Bioinformatik der Genregulation

Wir kombinieren genomische Hochdurchsatzexperimente und maschinelles Lernen, um die Regulation von Genen zu verstehen.

Informationen zu unserer Arbeitsgruppe finden Sie auf der englischen Seite.

Team

Leiter

Prof. Dr. Uwe Ohler
Prof. Dr. Uwe Ohler
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.05
+49 30 9406-1810

Wissenschaftler

Christian Martin Burkert
Christian Martin Burkert
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 0.50.1
Dr. Mahsa Ghanbari
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.50.1
Dr. Scott Allen Lacadie
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.50.1
+49 30 9406-1814
Dr. Roland Schwarz
Dr. Roland Schwarz
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 3.42
+49 30 9406-1331
Dr. Sameer Kumar Singh
Dubravka Vucicevic
+49 30 9406-1818

Sekretariat

Olga Pöthke
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.02
+49 30 94061752

Technischer Assistent

Antje Hirsekorn
Antje Hirsekorn
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.43-49
+49 30 9406-1817

Doktorand

Mariam Hammoud
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.50.1
Karam Ibrahim
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.43-49
Henrik Köppke
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.50.1
Pascal Wetzel
Pascal Wetzel
101: Berlin Institute for Medical System Biology
Raum: 1.50.1

Student

Veröffentlichungen

/ Sci Immunol

Genome-wide screening identifies Trim33 as an essential regulator of dendritic cell differentiation

  • I. Tiniakou
  • P.F. Hsu
  • L.S. Lopez-Zepeda
  • G. Garipler
  • E. Esteva
  • N.M. Adams
  • G. Jang
  • C. Soni
  • C.M. Lau
  • F. Liu
  • A. Khodadadi-Jamayran
  • T.C. Rodrick
  • D. Jones
  • A. Tsirigos
  • U. Ohler
  • M.T. Bedford
  • S.D. Nimer
  • V. Kaartinen
  • E.O. Mazzoni
  • B. Reizis
/ Prog Artif Intell

DCGG: drug combination prediction using GNN and GAE

  • S.S. Ziaee
  • H. Rahmani
  • M. Tabatabaei
  • A.H.C. Vlot
  • A. Bender
/ Nat Cancer

The artificial intelligence-based model ANORAK improves histopathological grading of lung adenocarcinoma

  • X. Pan
  • K. AbdulJabbar
  • J. Coelho-Lima
  • A.I. Grapa
  • H. Zhang
  • A.H.K. Cheung
  • J. Baena
  • T. Karasaki
  • C.R. Wilson
  • M. Sereno
  • S. Veeriah
  • S.J. Aitken
  • A. Hackshaw
  • A.G. Nicholson
  • M. Jamal-Hanjani
  • C. Swanton
  • Y. Yuan
  • J. Le Quesne
  • D.A. Moore
/ J Cell Biol

Stress-induced nuclear speckle reorganization is linked to activation of immediate early gene splicing

  • H.M. Sung
  • J. Schott
  • P. Boss
  • J.A. Lehmann
  • M.R. Hardt
  • D. Lindner
  • J. Messens
  • I. Bogeski
  • U. Ohler
  • G. Stoecklin
/ Annu Rev Biomed Data Sci

Toward identification of functional sequences and variants in noncoding DNA

  • R. Monti
  • U. Ohler
/ Nature

Antibodies against endogenous retroviruses promote lung cancer immunotherapy

  • K.W. Ng
  • J. Boumelha
  • K.S.S. Enfield
  • J. Almagro
  • H. Cha
  • O. Pich
  • T. Karasaki
  • D.A. Moore
  • R. Salgado
  • M. Sivakumar
  • G. Young
  • M. Molina-Arcas
  • S. de Carné Trécesson
  • P. Anastasiou
  • A. Fendler
  • L. Au
  • S.T.C. Shepherd
  • C. Martínez-Ruiz
  • C. Puttick
  • J.R.M. Black
  • T.B.K. Watkins
  • H. Kim
  • S. Shim
  • N. Faulkner
  • J. Attig
  • S. Veeriah
  • N. Magno
  • S. Ward
  • A.M. Frankell
  • M. Al Bakir
  • E.L. Lim
  • M.S. Hill
  • G.A. Wilson
  • D.E. Cook
  • N.J. Birkbak
  • A. Behrens
  • N. Yousaf
  • S. Popat
  • A. Hackshaw
  • C.T. Hiley
  • K. Litchfield
  • N. McGranahan
  • M. Jamal-Hanjani
  • J. Larkin
  • S.H. Lee
  • S. Turajlic
  • C. Swanton
  • J. Downward
  • G. Kassiotis
/ Nature

Genomic–transcriptomic evolution in lung cancer and metastasis

  • C. Martínez-Ruiz
  • J.R.M. Black
  • C. Puttick
  • M.S. Hill
  • J. Demeulemeester
  • E. Larose Cadieux
  • K. Thol
  • T.P. Jones
  • S. Veeriah
  • C. Naceur-Lombardelli
  • A. Toncheva
  • P. Prymas
  • A. Rowan
  • S. Ward
  • L. Cubitt
  • F. Athanasopoulou
  • O. Pich
  • T. Karasaki
  • D.A. Moore
  • R. Salgado
  • E. Colliver
  • C. Castignani
  • M. Dietzen
  • A. Huebner
  • M. Al Bakir
  • M. Tanić
  • T.B.K. Watkins
  • E.L. Lim
  • A.M. Al-Rashed
  • D. Lang
  • J. Clements
  • D.E. Cook
  • R. Rosenthal
  • G. A. Wilson
  • A.M. Frankell
  • S. de Carné Trécesson
  • P. East
  • N. Kanu
  • K. Litchfield
  • N.J. Birkbak
  • A. Hackshaw
  • S. Beck
  • P. Van Loo
  • M. Jamal-Hanjani
  • N. McGranahan
  • C. Swanton
/ Nature

Lung adenocarcinoma promotion by air pollutants

  • W. Hill
  • E.L. Lim
  • C.E. Weeden
  • C. Lee
  • M. Augustine
  • K. Chen
  • F.C. Kuan
  • F. Marongiu
  • E.J. Evans
  • D.A. Moore
  • F.S. Rodrigues
  • O. Pich
  • B. Bakker
  • H. Cha
  • R. Myers
  • F. van Maldegem
  • J. Boumelha
  • S. Veeriah
  • A. Rowan
  • C. Naceur-Lombardelli
  • T. Karasaki
  • M. Sivakumar
  • S. De
  • D.R. Caswell
  • A. Nagano
  • J.R.M. Black
  • C. Martínez-Ruiz
  • M.H. Ryu
  • R.D. Huff
  • S. Li
  • M.J. Favé
  • A. Magness
  • A. Suárez-Bonnet
  • S.L. Priestnall
  • M. Lüchtenborg
  • K. Lavelle
  • J. Pethick
  • S. Hardy
  • F.E. McRonald
  • M.H. Lin
  • C.I. Troccoli
  • M. Ghosh
  • Y.E. Miller
  • D.T. Merrick
  • R.L. Keith
  • M. Al Bakir
  • C. Bailey
  • M.S. Hill
  • L.H. Saal
  • Y. Chen
  • A.M. George
  • C. Abbosh
  • N. Kanu
  • S.H. Lee
  • N. McGranahan
  • C.D. Berg
  • P. Sasieni
  • R. Houlston
  • C. Turnbull
  • S. Lam
  • P. Awadalla
  • E. Grönroos
  • J. Downward
  • T. Jacks
  • C. Carlsten
  • I. Malanchi
  • A. Hackshaw
  • K. Litchfield
  • J. DeGregori
  • M. Jamal-Hanjani
  • C. Swanton
/ Science

Brassinosteroid gene regulatory networks at cellular resolution in the Arabidopsis root

  • T.M. Nolan
  • N. Vukašinović
  • C.W. Hsu
  • J. Zhang
  • I. Vanhoutte
  • R. Shahan
  • I.W. Taylor
  • L. Greenstreet
  • M. Heitz
  • A. Afanassiev
  • P. Wang
  • P. Szekely
  • A. Brosnan
  • Y. Yin
  • G. Schiebinger
  • U. Ohler
  • E. Russinova
  • P.N. Benfey
/ NAR Genom Bioinform

A computational map of the human-SARS-CoV-2 protein-RNA interactome predicted at single-nucleotide resolution

  • M. Horlacher
  • S. Oleshko
  • Y. Hu
  • M. Ghanbari
  • G. Cantini
  • P. Schinke
  • E.E. Vergara
  • F. Bittner
  • N.S Mueller
  • U. Ohler
  • L. Moyon
  • A. Marsico

Nachrichten

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Einzelzellanalysen liefern eine Fülle molekularer und genetischer Informationen. Mit Hilfe des maschinellen Lernens führt ein Team um MDC-Forscher Uwe Ohler diese Daten zusammen und erstellt aussagekräftige Profile der Zellen. Die Chan Zuckerberg Initiative (CZI) fördert das Projekt nun.
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Etwa 7200 kaum erforschte Gensegmente aus dem menschlichen Erbgut fasst ein internationales Konsortium in „Nature Biotechnology“ zusammen und schlägt vor, wie man sie in die Humangenom-Datenbanken integrieren kann. Sie könnten zeigen, was den Menschen von anderen Tieren unterscheidet.
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Mit Deep Learning durch den Daten-Dschungel

Mit einem „Deep Learning“-Modell hat sich Pia Rautenstrauch in einer Data Challenge durchgesetzt. Für Forschende im Bereich des maschinellen Lernens sind solche Wettbewerbe ähnlich wichtig wie Publikationen – und sie können Erkenntnisse über die Unterschiede von Zellen im menschlichen Körper liefern.
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Der Zebrafisch ist ein wichtiger Modellorganismus – etwa um Erbkrankheiten zu untersuchen. Ein Team um Uwe Ohler berichtet nun in „Cell Genomics“ und „Nature Machine Intelligence“ von Hochdurchsatz-Experimenten und KI-Methoden, mit denen eine bislang einzigartige Karte seines Genoms gelang.
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Der Marthe-Vogt-Preis des Forschungsverbundes Berlin e.V. (FVB) geht in diesem Jahr an Dr. Annita Louloupi für ihre herausragenden Beiträge zum wissenschaftlichen Verständnis der RNA-Biologie. Annita Louloupi forscht seit Januar 2019 am MDC. Der Preis zeichnet junge Wissenschaftlerinnen aus.
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