Das Zitieren der wichtigsten bereits ver?ffentlichten Fachaufs?tze zum jeweiligen Thema in der eigenen Arbeit geh?rt zum Handwerkszeug von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern. Die Gesamtzahl wie oft eine wissenschaftliche Arbeit in anderen Aufs?tzen zitiert wurde, ist somit ein Indikator für die Qualit?t der ihr zugrunde liegenden Forschung. Wird eine Arbeit besonders oft zitiert, also highly cited, zeugt das au?erdem von einer bestimmten Relevanz der entsprechenden Forschungsergebnisse. Der Augsburger Bioinformatiker Dr. Jan Meier-Kolthoff steht nun bereits zum vierten Mal in Folge auf der j?hrlich aktualisierten Liste der? ?Highly Cited Researchers“, also der besonders oft zitierten Forschenden.

2023 enth?lt diese Liste die Namen von 7.125 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus aller Welt. Von diesen sind mit 336 Personen etwa fünf Prozent an Forschungseinrichtungen in Deutschland t?tig. Die Daten, auf denen die Liste basiert, werden von dem Unternehmen Clarivate Analytics in der Publikationsdatenbank Web of Science gesammelt. Die vielfach zitierten Artikel von Jan Meier-Kolthoff z?hlen in Web of Science jeweils zum obersten Prozent der zitierten Aufs?tze nach Fachgebiet und Jahr der Ver?ffentlichung.

Vielzitierter Bioinformatiker

Meier-Kolthoff wurde in der Kategerie ?Mikrobiologie“ zitiert, einem Forschungsgebiet, das in der jüngeren Vergangenheit sehr stark durch die Bioinformatik gepr?gt wurde. Nur zehn Forschende deutschlandweit befinden sich zu diesem Fachgebiet auf der Liste der Vielzitierten, weltweit sind es genau 200.

?Die erneute Auszeichnung freut mich sehr und zeigt mir, dass die von mir entwickelten bioinformatischen Methoden international sehr gut angenommen werden. Gerade die Entwicklung nutzerfreundlicher Webservices und Datenbanksysteme ist wichtig, um m?glichst vielen Forscherinnen und Forschern Analysen zu erm?glichen, die diese mangels Expertise oder Hardwareausstattung sonst gar nicht oder nur sehr umst?ndlich durchführen k?nnten“, sagt Jan Meier-Kolthoff.

Genombasierte Taxonomie

Seit über einem Jahrzehnt entwickelt der Bioinformatiker Methoden und Werkzeuge für die genombasierte Taxonomie von Organismen (vor allem Prokaryoten) und Viren. Taxonomie ist die wissenschaftliche Praxis der Klassifizierung von Organismen und Viren und wurde in den letzten 15 Jahren durch die Bioinformatik und die sogenannte "-omics-Revolution" stark vorangetrieben. In diesem Zusammenhang werden beispielsweise die Genomsequenzen einer Menge von Bakterienst?mmen sequenziert, diese mit Algorithmen der vergleichenden Genomik paarweise ausgewertet und dann deren Verwandschaftsverh?ltnisse mittels phylogenomischer Methoden rekonstruiert. So k?nnen z.B. noch unbekannte Mikroorganismen anhand bekannter Referenzst?mme identifiziert werden und auf diese Weise unter anderem Fragestellungen aus der klinischen Diagnostik oder der Biotechnologie beantwortet werden.

Im August 2023 übernahm Meier-Kolthoff die Leitung der sich derzeit noch im Aufbau befindlichen Bioinformatics Core Facility übernommen, die am Lehrstuhl für Biomedizinische Informatik, Data Mining und Data Analytics von Prof. Dr. Matthias Schlesner angesiedelt ist. In Zusammenarbeit mit der Fakult?t für Angewandte Informatik, der 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izinischen Fakult?t sowie dem Universit?tsklinikum Augsburg wird die Bioinformatics Core Facility eingerichtet, um als zentrale Einheit der Universit?t Augsburg Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in experimenteller wie klinischer Forschung bei der Planung und Umsetzung von Forschungsprojekten zu unterstützen, die auf bioinformatische Analysen angewiesen sind.

Gro?e Datens?tze nutzbar machen

Der Lehrstuhl für Biomedizinische Informatik, Data Mining und Data Analytics ist Teil der Fakult?t für Angewandte Informatik, unterh?lt durch seine Zugeh?rigkeit zum Forschungsschwerpunkt 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】ical Information Sciences aber auch enge Kontakte zur 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izinischen Fakult?t und zum Universit?tsklinikum. Der Lehrstuhl besch?ftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung computergestützter Methoden zur Analyse biomedizinischer Daten. Einen Schwerpunkt bildet hierbei die Analyse von Omics-Daten. Das sind Daten aus neuartigen Hochdurchsatz-Analysen, mit denen sich etwa das gesamte Genom, Transkriptom oder Proteom von Zellen erfassen l?sst. Omics-Analysen erm?glichen es, in kurzer Zeit globale, hochaufgel?ste molekulare Profile von Zellen und Geweben zu erstellen. Dadurch k?nnen molekulare Ver?nderungen, die mit Erkrankungen wie beispielsweise Krebs einhergehen, umfassend und detailliert erfasst werden. Somit haben Omics-Analysen nicht nur die Erforschung biologischer Systeme grundlegend ver?ndert, sondern bilden auch zunehmend einen festen Bestandteil in der medizinischen Diagnostik und damit im klinischen Alltag.

Das Hauptinteresse der T?tigkeiten des Lehrstuhls ist es, gro?e biomedizinische Datens?tze durch die Entwicklung und Anwendung informatischer Methoden für Forschung, Diagnostik und Patientenversorgung nutzbar zu machen. An der Schnittstelle zwischen 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izin und (Molekular-)Biologie auf der einen sowie Bioinformatik bzw. Computational Biology und Data Science auf der anderen Seite werden Genom- oder andere Omics-Daten zusammen mit klinischen Daten und ph?notypischen Daten genutzt, um verschiedene Krankheiten auf molekularer Ebene zu verstehen und darauf aufbauend Diagnose- und Therapiem?glichkeiten zu verbessern.

Weitere Informationen

>> Die vollst?ndige Liste der Highly Cited Researchers dieses Jahres ist zu finden unter https://clarivate.com/highly-cited-researchers/.

>>Einzelheiten und Hintergründe zur Methodik der Erstellung der Liste finden sich unter https://clarivate.com/highly-cited-researchers/evaluation-and-selection/.

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>> Drei vielzitierte Beispiele aus der Arbeit von Dr. Jan Meier-Kolthoff:

(1) der Type Strain Genome Server (TYGS; https://doi.org/10.1038/s41467-019-10210-3), eine Datenbank-gestützte Hochdurchsatz-Plattform für die genombasierte Taxonomie von Mikroben

(2) die Virus Classification and Tree Building Online Resource (VICTOR; https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx440), ein digitaler Ansatz für die Phylogenie und Klassifizierung prokaryotischer Viren

(3) der Genome-to-Genome Distance Calculator (GGDC; http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-14-60.), ein Webdienst für die genombasierte Abgrenzung prokaryotischer (Unter-)Arten, der heutzutage routinem??ig bei fast jeder neuen mikrobiellen Artbeschreibung verwendet wird.

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Die vollst?ndige Liste der Highly Cited Researchers dieses Jahres ist zu finden unter https://clarivate.com/highly-cited-researchers/.

Einzelheiten und Hintergründe zur Methodik der Erstellung der Liste finden sich unter https://clarivate.com/highly-cited-researchers/evaluation-and-selection/.