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.

Abschluss-Poster

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.

Abschluss-Poster

Beschreibung:

Zweidimensionale selbstassemblierende kolloidale Partikelmonoschichten haben vielfältige Anwendungen in der Nanotechnologie. Das Phasenverhalten solcher Monoschichten wird in erster Linie durch Wechselwirkungen zwischen den Teilchen beeinflusst. So kann in einer 2D-Monolage eine Vergrößerung des Teilchendurchmessers Phasenübergänge von einem flüssigkeitsähnlichen Zustand zu einer hexatischen Phase und schließlich zu einer kristallinen festen Phase bewirken. Ziel dieses Projekts ist es, den Studierenden ein grundlegendes Verständnis der physikalischen Grundlagen des Selbstassemblierungsprozesses zu vermitteln und praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen Werkzeugen zur Analyse der Morphologie zweidimensionaler kolloidaler Assemblierungen zu vermitteln.

Rolle der Studierenden:

Die Studierenden führen partikelbasierte Simulationen mit Molekulardynamik-Software (MD) durch, um die Morphologie selbstassemblierter Strukturen durch Veränderung der Wechselwirkungen zwischen den Partikeln zu untersuchen. Sie werden die Physik der Selbstorganisation untersuchen und die Phasenmorphologie mit Techniken wie 2D-Fourier-Transformationen, Delaunay-Triangulation, Ordnungsparameter und Korrelationsfunktionen analysieren.

Notwendige Qualifikationen:

Ideal sind motivierte, enthusiastische Studierende, die bereit sind neue Werkzeuge und Techniken zu erlernen. Grundlegende Kenntnisse von Programmiersprachen wie Python oder C/C++ sind erforderlich. Bevorzugt werden Studierende mit einem Hintergrund in Physik, Mathematik oder computergestützter Physik. Gute Englischkenntnisse sind für die Kommunikation erforderlich.

Das sagt unser QUEST-Alumni:

Abschluss-Poster

Beschreibung:

Der Mathematik‑Vorsemester‑Brückenkurs für Biologie stößt oft auf Kritik von den Studierenden. Der Hauptkritikpunkt ist, dass die Kurse meist nicht mit den mathematischen Grundlagen beginnen, die die Studierenden bereits kennen. Ziel des Projekts ist es, den aktuellen Stand des Kurses zu evaluieren.

Rolle der Studierenden:

Die Rolle der Studierenden besteht hauptsächlich darin, die Arbeitsblätter und Vorlesungsinhalte zu evaluieren, die während des Kurses bearbeitet werden. Dabei soll festgestellt werden, wo die aktuellen Probleme liegen und wie die Arbeitsblätter an die Bedürfnisse der Studierenden angepasst werden können.

Notwendige Qualifikationen:

Ein gutes Verständnis der mathematischen Inhalte des ersten Semesters der Biologie ist erforderlich. Dazu gehören mehrdimensionale Analysis, grundlegende lineare Algebra, Grundlagen der Differentialgleichungen, Gleichungssysteme mit komplexen Lösungen sowie Statistik (Standardabweichung und Mittelwert).

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