Projekte im Wintersemester 2025/26
Erstellung von molekulardynamischen Simulationen zur Bestimmung von Bindungsstellen von MoHik1p
Slots: 1, Stunden pro Woche: 4, Fertigstellung innerhalb: 9 MonateStudiengänge: Biologie B.Sc., BMC B.Sc., Chemie B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Molekulare Biologie B.Sc., Molekulare Biotechnologie B.Sc., Physik B.Sc.,
Beschreibung
MoHik1p ist ein Protein, das für den Wirkmechanismus von Fludioxonil, einem weit verbreiteten Fungizid, entscheidend ist. Der genaue Mechanismus ist jedoch noch unklar, und wir wollen MD-Simulationen nutzen, um tiefere Einblicke in die Protein-Ligand-Wechselwirkungen zu erhalten.
Rolle der Studierenden
Ihre Aufgabe wird es sein, MD-Simulationen zu erstellen, die grundlegenden Konzepte der Simulationsmethoden zu erlernen und die Ergebnisse zu interpretieren. Die Simulationen werden mit der gängigen Simulationssoftware Gromacs durchgeführt, während die Analyse in VMD und mit Python-Modulen wie MDAnalysis erfolgt.
Notwendige Qualifikationen
Grundkenntnisse in Python sowie MD Simulationen sind erforderlich. Es wird im Rahmen des Projektes mit Linux gearbeitet. Sie brauchen aber keine grundlegenden Linux-Kenntnisse, da Sie es im Rahmen des Projektes lernen werden.
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Projekte im Sommersemester 2025
Multiskalen biomolekulare Simulationen - Analyse von Protein-Interaktionsmustern
Slots: 1, Stunden pro Woche: 4, Fertigstellung innerhalb: 9 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., BMC B.Sc., Chemie B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc.,
Beschreibung
In Zusammenarbeit mit unseren experimentellen Laborpartnern am IMB (Insitut für molekulare Biologie) untersuchen wir Protein-Granula. Als eine Form von molekularem Kondensat in Zellen ist es an epigenetischer Vererbung beteiligt. Um die Entstehung zu untersuchen, nutzen wir molekulardynamische (MD) Simulationen und analysieren wiederkehrende Muster in den Proteininteraktionen. Diese helfen uns, den zugrunde liegenden biophysikalischen Mechanismus zu verstehen.
Rolle der Studierenden
Dieses QUEST-Projekt bietet einen ersten Einblick in die biophysikalische Forschung zu Proteinen, die bei der epigenetischen Vererbung eine Rolle spielen. Wir rechnen molekulardynamische (MD) Simulationen auf MOGON2 und fokussieren uns dann auf Mustererkennung. Der Schwerpunkt des Projektes kann selbst wählt werden und besteht in der Weiterentwicklung unseres Python-Workflows: (a) Musteranalyse durch Frequent Item Set Mining oder einfache ML/generative Modelle, (b) Leistungsoptimierung durch Benchmarking und Testentwicklung, oder (c) Erforschung molekularer Systeme durch Sequenzmutationen.
Notwendige Qualifikationen
Neugierde an Simulationen und Methodenentwicklung in Kontext von Biophysik. Interesse an der Zusammenarbeit mit Doktoranden in einer interdisziplinären Arbeitsgruppe. Grundkenntnisse in Python sind hilfreich, eine hohe Motivation Programmierkenntnisse zu entwickeln ist grundsätzlich jedoch auch ausreichend. Ein gewisses Interesse, Erfahrungen im Bereich High-Performance Computing (HPC) Systemen zu sammeln, ist von Vorteil. Die Betreung kann ich Deutsch oder Englisch stattfinden - Arbeitsprache in der Arbeitsgruppe ist Englisch.
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Aufbau Analyse-Framework für Coarse-Grained LLPS-Simulationen
Slots: 1, Stunden pro Woche: 6, Fertigstellung innerhalb: 6 MonateStudiengänge: Angewandte Physik B.Sc., BMC B.Sc., Chemie B.Ed., Chemie B.Sc., Geographie B.Ed., Geographie B.Sc., Geowissenschaften B.Sc., Informatik B.Sc., Informatik B.Ed., Mathematik B.Sc., Mathematik-Infomatik B.Sc., Meteorologie B.Sc., Molekulare Biologie B.Sc., Molekulare Biotechnologie B.Sc., Physik B.Ed., Physik B.Sc., Umweltwissenschaften mit Schwerpunkt Atmosphäre und Klima B.Sc.,
Beschreibung
Komplementär zur Arbeit unserer Experimentatoren in der Biologie untersuchen wir die flüssig-flüssig Phasenseparation (engl. LLPS) verschiedener Proteine anhand von vergröberten (coarse-grained) Molekular Dynamik (MD) Simulationen. Zur Erstellung eines Phasendiagrams werden viele Simulation mit varierenden Startparametern nach einem gleichen Schema durchgeführt und ausgewertet. Das hierfür bestehende Framework soll um zusätzliche Features ergänzt werden.
Rolle der Studierenden
Die Studierenden implementieren neue Analyse-Features und erhalten dadurch einen Einblick in die Forschung mithilfe von biophysikalischer Simulationen, sowie der Entwicklung von Forschungssoftware anhand von Testgetriebene Entwicklung.
Notwendige Qualifikationen
Grundlegende Kenntnisse von statistischer Physik, Programmierung und Bereitschaft sich in ein interdisziplinäres Feld einzuarbeiten sind von Nöten. Vorteilhaft sind Kenntnisse in MD Simulationen, der Julia-Programmiersprache, gute englisch Kenntnisse, Git und Statistik.
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