Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Wissensmanagement in der Bioinformatik

Für Studierende

• Alle Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls
• Offene, laufende und abgeschlossene (2025, 2024, 2023, 2022, 2021, 2020, früher) Studien- und Diplomarbeiten
  • Helmholtz Dissertationspreis 2023, Dr. J. Münchmeyer
  • Adlershofer Dissertationspreis 2022, Dr. J. Münchmeyer
  • Best Master thesis Humboldt-Universität 2022, L. Clauß
  • Best dissertation Humboldt-Universität 2022, Dr. M. Zehlike
  • Best Master thesis Computer Science 2022, L. Clauß
  • Best Master thesis Computer Science 2018, L. Weber
  • Best Master thesis Computer Science 2016, M. Sänger
  • Best Diploma thesis Computer Science 2013, T. Rocktäschel
• Lehrbuch Informationsintegration (inklusive Folien und Errate).
• Auswertung der Studentenbefragung vom Dezember 2004

Science Communications

• 2024: Weiß der Adler: Big data, big science (Podcast)
• 2024: Die Zukunft der KI nicht Big Tech überlassen
• 2023: Large Language Models in der Präzisionsmedizin
• 2023: The Elephant in the Data Center - energy consumption of workflow executions.
• 2022: Calculating the "fingerprints" of molecules with artificial intelligence.
• 2021: Knowledge Management for Precision Medicine
• 2021: Schnelle Erdbebenwarnung mit künstlicher Intelligenz
• 2018: KI in der Krebstherapie.
• 2018: Suchmaschinen für die personalisierte Onkologie

Research

• Running projects
• Finished projects
• Software and downloads
• Finished dissertations in the group
• All publications; latest:
  • Lewinska et al.: Impact of data density and endmember definitions on long-term trends in ground cover fractions across European grasslands, RSE
  • Schäfer et al.: Fast and Exact Similarity Search in less than a Blink of an Eye, ICDE
  • Schmitt et al.: Senescence-associated lineage-aberrant plasticity evokes T-cell-mediated tumor control, Nature Communications
  • Lehmann et al.: WOW: Workflow-Aware Data Movement and Task Scheduling for Dynamic Scientific Workflows, CCGrid
  • West et al.: Exploring the Potential of Carbon-Aware Execution for Scientific Workflows, CCGrid