GSC 1006:  Graduiertenschule für Quantitative Biowissenschaften München (QBM)

• Fachliche Zuordnung: Grundlagen der Biologie und Medizin
• Förderung: Förderung von 2012 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 194407719

• Erstellungsjahr: 2020

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die molekularen Biowissenschaften befinden sich in einem tiefgreifenden Umbruch – an die Stelle der Betrachtung einzelner Gene oder Proteine tritt zunehmend die Analyse großer molekularer Maschinen und zellulärer Signalwege, mit dem übergreifenden Ziel, biologische Systeme in ihrer Gesamtheit zu verstehen. Die explizite Untersuchung komplexer biomolekularer Systeme stellt große Herausforderungen, insbesondere in der Integration quantitativer Methoden. Auf experimenteller Ebene bedarf es der Entwicklung empfindlicher quantitativer Verfahren, die sich in Hochdurchsatzverfahren in vitro, aber auch in vivo einsetzen lassen, sowie verbesserter Messtechniken, die Auflösungsgrenzen idealerweise bis auf Einzelmolekül-Niveau drücken. Die Analyse und Integration dieser Daten erfordert statistische Verfahren, die erlauben, aus hochdimensionalen, oft verrauschten Datensätzen relevante Informationen zu extrahieren, sowie intelligente Ansätze zur computergestützten Modellierung, die Paramaterräume reduzieren und mechanistisch realistische, experimentell überprüfbare Vorhersagen ermöglichen. Die systemisch orientierte Lebenswissenschaft wird so zu einem inhärent interdisziplinären Projekt, in dem Forscher aus Biochemie, Strukturbiologie, Genetik, Biophysik, Statistik, Bioinformatik und Theoretischer Physik zusammenwirken müssen. Die Mission der Graduiertenschule für Quantitative Biowissenschaften München (QBM) ist es, eine neue Generation von Wissenschaftlern mit dem methodischen und konzeptuellen Rüstzeug auszustatten, in dieser neuen multi-disziplinären Umgebung erfolgreich sein und insbesondere eine Brücke zwischen experimentellen und theoretischen Gebieten schlagen zu können. Die Schule bietet ein strukturiertes PhD Programm an, in dem die Arbeit an einem interdisziplinären Forschungsprojekt, ein gezieltes interdisziplinäres Lehrveranstaltungsprogramm und die Entwicklung von Kommunikationsfähigkeit miteinander verzahnt sind. Darüber hinaus schafft die Schule einen Rahmen für interdisziplinäre Kollaborationen zwischen den teilnehmenden Arbeitsgruppen und hat somit die quantitative und system-orientierte Lebenswissenschaft ganz unmittelbar vorangetrieben. Die Schule hat auf vorhandenen Stärken der LMU München in der Biochemie und Physik aufgebaut, die durch angrenzende Disziplinen, insbesondere Mathematik und Medizin, und benachbarte Institutionen (MPI für Biochemie, Helmholtz-Zentrum München) komplementiert werden. Da die Schule eine enorme methodische Vielfalt in sich vereint, hat sie sich thematisch auf die Kontrolle der Genexpression in all ihren Aspekten und das Zusammenspiel der verschiedenen Kontrollmechanismen in regulatorischen Netzwerken konzentriert – ein fundamentales Problem, das für die quantitative und systemische Analyse besonders gut geeignet ist und wichtige medizinische Implikationen hat. Mit ihrem Ansatz, die theoretische Analyse auf hochentwickelte quantitative experimentelle Methoden zu gründen, ihrem thematischen Schwerpunkt in der Kontrolle der Genexpression und der Exzellenz der beteiligten Wissenschaftler hat die Schule eine hervorragende Stellung in der deutschen und europäischen Wissenschaftslandschaft eingenommen.

Link zum Abschlussbericht

https://doi.org/10.2314/KXP:1702177580

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• (2013). Transcriptome surveillance by selective termination of noncoding RNA synthesis. Cell 155, 1075-1087
  Schulz, D., Schwalb, B., Kiesel, A., Baejen, C., Torkler, P., Gagneur, J., Soeding, J., and Cramer, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.cell.2013.10.024)
• (2014). ATP puts the brake on DNA double‐strand break repair. Bioessays 36, 1170-1178
  Hopfner, K.P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1002/bies.201400102)
• (2014). Genome activation in bovine embryos: review of the literature and new insights from RNA sequencing experiments. Animal reproduction science 149, 46-58
  Graf, A., Krebs, S., Heininen-Brown, M., Zakhartchenko, V., Blum, H., and Wolf, E.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.anireprosci.2014.05.016)
• (2014). Radial Basis Function Approximations of Bayesian Parameter Posterior Densities for Uncertainty Analysis. In: Mendes P., Dada J.O., Smallbone K. (eds) Computational Methods in Systems Biology. CMSB 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8859. Springer, Cham
  Fröhlich, F., Hross, S., Theis, F.J., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-12982-2_6)
• (2014). RIG-I holds the CARDs in a game of self versus nonself. Molecular cell 55, 505-507
  Hopfner, K. P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.molcel.2014.08.009)
• (2014). Toward Spatially Regulated Division of Protocells: Insights into the E. coli Min System from in Vitro Studies. Life 4, 915-928
  Kretschmer, S., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.3390/life4040915)
• (2014). Uncertainty Analysis for Non-identifiable Dynamical Systems: Profile Likelihoods, Bootstrapping and More. In: Mendes P., Dada J.O., Smallbone K. (eds) Computational Methods in Systems Biology. CMSB 2014. Lecture Notes in Computer Science, vol 8859. Springer, Cham
  Fröhlich, F., Theis, F.J., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-12982-2_5)
• (2015). Biallelic Mutations in NBAS Cause Recurrent Acute Liver Failure with Onset in Infancy. American journal of human genetics 97, 163-169
  Haack, T.B., Staufner, C., Kopke, M.G., Straub, B.K., Kolker, S., Thiel, C., Freisinger, P., Baric, I., McKiernan, P.J., Dikow, N., Harting, I., Beisse, F., Burgard, P., Kotzaeridou, U., Kühr, J., Himbert, U., Taylor, R.W., Distelmaier, F., Vockley, J., Ghaloul-Gonzalez, L., Zschocke, J., Kremer, L.S., Graf, E., Schwarzmayr, T., Bader, D.M., Gagneur, J., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2015.05.009)
• (2015). destiny: diffusion maps for large-scale single-cell data in R. Bioinformatics
  Angerer, P., Haghverdi, L., Büttner, M., Theis, F.J., Marr, C., and Buettner, F.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv715)
• (2015). Marker-free detection of progenitor cell differentiation by analysis of Brownian motion in microwells. Integrative Biology 7, 178-183
  Sekhavati, F., Endele, M., Rappl, S., Marel, A.-K., Schroeder, T., and Rädler, J.O.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1039/c4ib00158c)
• (2015). Negative feedback buffers effects of regulatory variants. Molecular systems biology 11, 785
  Bader, D.M., Wilkening, S., Lin, G., Tekkedil, M.M., Dietrich, K., Steinmetz, L.M., and Gagneur, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.15252/msb.20145844)
• (2015). Re-Annotator: Annotation Pipeline for Microarray Probe Sequences. PloS one 10, e0139516
  Arloth, J., Bader, D.M., Röh, S., and Altmann, A.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0139516)
• (2015). Rekonstitution biologischer Selbstorganisation in vitro. BIOspektrum 21, 148-150
  Kretschmer, S., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s12268-015-0550-6)
• (2015). Structure of a human translation termination complex. Nucleic acids research 43, 8615-8626
  Matheisl, S., Berninghausen, O., Becker, T., and Beckmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/nar/gkv909)
• (2015). Translational arrest by a prokaryotic signal recognition particle is mediated by RNA interactions. Nature structural & molecular biology 22, 767-773
  Beckert, B., Kedrov, A., Sohmen, D., Kempf, G., Wild, K., Sinning, I., Stahlberg, H., Wilson, D.N., and Beckmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/nsmb.3086)
• (2015). Understanding the similarity in thermophoresis between single- and double-stranded DNA or RNA. Physical review E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics 91, 062709
  Reichl, M., Herzog, M., Greiss, F., Wolff, M., and Braun, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevE.91.062709)
• (2016). Active Curved Polymers Form Vortex Patterns on Membranes. Phys Rev Lett 116
  Denk, J., Huber, L., Reithmann, E., and Frey, E.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.116.178301)
• (2016). CERENA: ChEmical REaction Network Analyzer-A Toolbox for the Simulation and Analysis of Stochastic Chemical Kinetics. PloS one 11, e0146732
  Kazeroonian, A., Fröhlich, F., Raue, A., Theis, F.J., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146732)
• (2016). Chip-based platform for dynamic analysis of NK cell cytolysis mediated by a triplebody. Analyst 141, 2284-2295
  Chatzopoulou, E.I., Roskopf, C.C., Sekhavati, F., Braciak, T.A., Fenn, N.C., Hopfner, K.-P., Oduncu, F.S., Fey, G.H., and Rädler, J.O.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1039/c5an02585k)
• (2016). Chiral vortex dynamics on membranes is an intrinsic property of FtsZ, driven by GTP hydrolysis. bioRxiv
  Ramirez, D., Garcia-Soriano, D.A., Raso, A., Feingold, M., Rivas, G., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1101/079533)
• (2016). DeepWAS: Directly integrating regulatory information into GWAS using deep learning supports master regulator MEF2C as risk factor for major depressive disorder. bioRxiv
  Eraslan, G., Arloth, J., Martins, J., Iurato, S., Czamara, D., Binder, E.B., Theis, F.J., and Mueller, N.S.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1101/069096)
• (2016). Determinants of RNA metabolism in the Schizosaccharomyces pombe genome. Mol Syst Biol 12, 857
  Eser, P., Wachutka, L., Maier, K.C., Demel, C., Boroni, M., Iyer, S., Cramer, P., and Gagneur, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.15252/msb.20156526)
• (2016). Diffusion pseudotime robustly reconstructs lineage branching. Nature methods 13, 845-848
  Haghverdi, L., Büttner, M., Wolf, F.A., Buettner, F., and Theis, F.J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/nmeth.3971)
• (2016). DNA nanotechnology and fluorescence applications. Current opinion in biotechnology 39, 41- 47
  Schlichthaerle, T., Strauss, M.T., Schueder, F., Woehrstein, J.B., and Jungmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.copbio.2015.12.014)
• (2016). Dual-targeting triplebody 33-3-19 mediates selective lysis of biphenotypic CD19+ CD33+ leukemia cells. Oncotarget 7, 22579
  Roskopf, C.C., Braciak, T.A., Fenn, N.C., Kobold, S., Fey, G.H., Hopfner, K.-P., and Oduncu, F.S.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.18632/oncotarget.8022)
• (2016). Effect of anchor positioning on binding and diffusion of elongated 3D DNA nanostructures on lipid membranes. J Phys D Appl Phys 49
  Khmelinskaia, A., Franquelim, H.G., Petrov, E.P., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1088/0022-3727/49/19/194001)
• (2016). Effects of shear flow on phase nucleation and crystallization. Physical Review E 93, 042803
  Mura, F., Zaccone., A.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevE.93.042803)
• (2016). Inference for Stochastic Chemical Kinetics Using Moment Equations and System Size Expansion. Plos Comput Biol 12
  Fröhlich, F., Thomas, P., Kazeroonian, A., Theis, F.J., Grima, R., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005030)
• (2016). Parameter estimation for dynamical systems with discrete events and logical operations. Bioinformatics
  Fröhlich, F., Theis, F.J., Rädler, J.O., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw764)
• (2016). Pattern formation on membranes and its role in bacterial cell division. Current opinion in cell biology 38, 52-59
  Kretschmer, S., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ceb.2016.02.005)
• (2016). Quantitative analysis of protease recognition by inhibitors in plasma using microscale thermophoresis. Sci Rep-Uk 6, 35413
  Dau, T., Edeleva, E.V., Seidel, S.A.I., Stockley, R.A., Braun, D., and Jenne, D.E.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/srep35413)
• (2016). Single-Molecule Imaging in Living Drosophila Embryos with Reflected Light-Sheet Microscopy. Biophys J 110, 939-946
  Greiss, F., Deligiannaki, M., Jung, C., Gaul, U., and Braun, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.bpj.2015.12.035)
• (2016). Structure of the hypusinylated eukaryotic translation factor eIF-5A bound to the ribosome. Nucleic acids research 44, 1944- 1951
  Schmidt, C., Becker, T., Heuer, A., Braunger, K., Shanmuganathan, V., Pech, M., Berninghausen, O., Wilson, D.N., and Beckmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/nar/gkv1517)
• (2016). The cryo-EM structure of a ribosome-Ski2-Ski3-Ski8 helicase complex. Science 354, 1431-1433
  Schmidt, C., Kowalinski, E., Shanmuganathan, V., Defenouillere, Q., Braunger, K., Heuer, A., Pech, M., Namane, A., Berninghausen, O., Fromont-Racine, M., Jacquier, A., Conti, E., Becker, T., Beckmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1126/science.aaf7520)
• (2016). TT-seq maps the human transient transcriptome. Science 352, 1225-1228
  Schwalb, B., Michel, M., Zacher, B., Fruhauf, K., Demel, C., Tresch, A., Gagneur, J., and Cramer, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1126/science.aad9841)
• (2017). Assessment of batchcorrection methods for scRNA-seq data with a new test metric. bioRxiv, 200345
  Buttner, M., Miao, Z., Wolf, A., Teichmann, S.A., and Theis, F.J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/s41592-018-0254-1)
• (2017). Beyond pseudotime: Following T-cell maturation in single-cell RNAseq time series
  Fischer, D.S., Fiedler, A.K., Kernfeld, E., Genga, R.M., Hasenauer, J., Maehr, R., and Theis, F.J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/s41587-019-0088-0)
• (2017). Broken detailed balance and non-equilibrium dynamics in living systems
  Gnesotto, F., Mura, F., Gladrow, J., and Broedersz, C.P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1088/1361-6633/aab3ed)
• (2017). CD40-signalling abrogates induction of RORγt(+) Treg cells by intestinal CD103(+) DCs and causes fatal colitis. Nature Communications 8, 14715
  Barthels, C., Ogrinc, A., Steyer, V., Meier, S., Simon, F., Wimmer, M., Blutke, A., Straub, T., Zimber-Strobl, U., Lutgens, E., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/ncomms14715)
• (2017). Chromosome topology guides the Drosophila Dosage Compensation Complex for target gene activation. EMBO reports 18, 1854-1868
  Schauer, T., Ghavi‐Helm, Y., Sexton, T., Albig, C., Regnard, C., Cavalli, G., Furlong, E.E., and Becker, P.B.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.15252/embr.201744292)
• (2017). Cis-regulatory elements explain most of the mRNA stability variation across genes in yeast. Rna 23, 1648-1659
  Cheng, J., Maier, K.C., Avsec, Z., Rus, P., and Gagneur, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1261/rna.062224.117)
• (2017). compleXView: a server for the interpretation of protein abundance and connectivity information to identify protein complexes. Nucleic acids research
  Solis-Mezarino, V., and Herzog, F.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/nar/gkx411)
• (2017). Control of lipid domain organization by a biomimetic contractile actomyosin cortex. eLife 6
  Vogel, S.K., Greiss, F., Khmelinskaia, A., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.7554/eLife.24350)
• (2017). Deciphering the molecular architecture of membrane contact sites by cryo-electron tomography. Biochimica et biophysica acta
  Collado, J., and Fernandez-Busnadiego, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.bbamcr.2017.03.009)
• (2017). Effects of stochasticity and division of labor in toxin production on two-strain bacterial competition in Escherichia coli. PLoS biology 15, e2001457
  von Bronk, B., Schaffer, S.A., Gotz, A., and Opitz, M.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2001457)
• (2017). Efficient parameterization of large-scale mechanistic models enables drug response prediction for cancer cell lines. bioRxiv, 174094
  Froehlich, F., Kessler, T., Weindl, D., Shadrin, A., Schmiester, L., Hache, H., Muradyan, A., Schuette, M., Lim, J.-H., Heinig, M., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1101/174094)
• (2017). Emergence of life from trapped nucleotides? Non-equilibrium behavior of oligonucleotides in thermal gradients. Synlett 28, 56-63
  Agerschou, E.D., Mast, C.B., Braun, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1055/s-0036-1588653)
• (2017). Exploiting ecology in drug pulse sequences in favour of population reduction. Plos Comput Biol 13, e1005747
  Bauer, M., Graf, I.R., Ngampruetikorn, V., Stephens, G.J., and Frey, E.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005747)
• (2017). Fast, background-free DNA-PAINT imaging using FRET-based probes. Nano letters 17, 6428-6434
  Auer, A., Strauss, M.T., Schlichthaerle, T., and Jungmann, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.7b03425)
• (2017). Generic transport mechanisms for molecular traffic in cellular protrusions. Phys Rev Lett 118, 128101
  Graf, I.R., and Frey, E.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.118.128101)
• (2017). Genetic diagnosis of Mendelian disorders via RNA sequencing. Nat Commun 8, 15824
  Kremer, L.S., Bader, D.M., Mertes, C., Kopajtich, R., Pichler, G., Iuso, A., Haack, T.B., Graf, E., Schwarzmayr, T., Terrile, C., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/ncomms15824)
• (2017). GenoGAM: genome-wide generalized additive models for ChIP-Seq analysis. Bioinformatics, btx150
  Stricker, G., Engelhardt, A., Schulz, D., Schmid, M., Tresch, A., and Gagneur, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx150)
• (2017). GenSSI 2.0: Multi-experiment structural identifiability analysis of SBML models. Bioinformatics
  Ligon, T.S., Fröhlich, F., Chi, O.T., Banga, J.R., Balsa-Canto, E., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx735)
• (2017). High-speed AFM reveals the inner workings of the MinDE protein oscillator. Nano letters
  Miyagi, A., Ramm, B., Schwille, P., and Scheuring, S.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.7b04128)
• (2017). Identification of a plasma miRNA biomarker signature for allergic asthma: A translational approach. Allergy 72, 1962-1971
  Milger, K., Gotschke, J., Krause, L., Nathan, P., Alessandrini, F., Tufman, A., Fischer, R., Bartel, S., Theis, F.J., Behr, J., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1111/all.13205)
• (2017). In Situ Architecture and Cellular Interactions of PolyQ Inclusions. Cell 171, 179-187 e110
  Bäuerlein, F.J.B., Saha, I., Mishra, A., Kalemanov, M., Martínez-Sánchez, A., Klein, R., Dudanova, I., Hipp, M.S., Hartl, F.U., Baumeister, W., Fernández-Busnadiego, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.08.009)
• (2017). Large-scale modulation of reconstituted Min protein patterns and gradients by defined mutations in MinE’s membrane targeting sequence. PloS one 12, e0179582
  Kretschmer, S., Zieske, K., and Schwille, P.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pone.0179582)
• (2017). Matrix composition determines the dimensions of Bacillus subtilis NCIB 3610 biofilm colonies grown on LB agar. RSC Advances 7, 31886-31898
  Kesel, S., von Bronk, B., Falcon Garcia, C., Gotz, A., Lieleg, O., and Opitz, M.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1039/c7ra05559e)
• (2017). Mechanistic hierarchical population model identifies latent causes of cell-to-cell variability. bioRxiv, 171561
  Loos, C., Moeller, K., Fröhlich, F., Hucho, T., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1101/171561)
• (2017). Microfluidic self-assembly of folate-targeted monomolecular siRNA-lipid nanoparticles. Nanoscale 9, 7442- 7453
  Krzyszton, R., Salem, B., Lee, D.J., Schwake, G., Wagner, E., Rädler, J.O.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1039/c7nr01593c)
• (2017). Model-based branching point detection in single-cell data by K-Branches clustering. Bioinformatics
  Chlis, N.K., Alexander Wolf, F., and Theis, F.J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx325)
• (2017). Modeling positional effects of regulatory sequences with spline transformations increases prediction accuracy of deep neural networks. Bioinformatics
  Avsec, Z., Barekatain, M., Cheng, J., Gagneur, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx727)
• (2017). Multireference spectral library yields almost complete coverage of heterogeneous LC-MS/MS data sets. bioRxiv, 180448
  Ammar, C., Berchtold, E., Csaba, G., Schmidt, A., Imhof, A., and Zimmer, R.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.8b00819)
• (2017). Optimal compartmentalization strategies for metabolic microcompartments. Biophys J 112, 767 – 779
  Hinzpeter, F., Gerland, U., Tostevin, F.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.bpj.2016.11.3194)
• (2017). Organs on chip approach: a tool to evaluate cancer-immune cells interactions. Sci Rep-Uk 7, 12737
  Biselli, E., Agliari, E., Barra, A., Bertani, F.R., Gerardino, A., De Ninno, A., Mencattini, A., Di Giuseppe, D., Mattei, F., Schiavoni, G., et al.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1038/s41598-017-13070-3)
• (2017). PESTO: Parameter EStimation TOolbox. Bioinformatics
  Stapor, P., Weindl, D., Ballnus, B., Hug, S., Loos, C., Fiedler, A., Krause, S., Hroß, S., Fröhlich, F., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx676)
• (2017). Probing the cooperativity of binding networks with high-throughput thermophoresis. Analytical Chemistry 89 (4), 2592-2597
  Greiss, F., Kriegel, F., Braun, D.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1021/acs.analchem.6b04861)
• (2017). Scalable Inference of Ordinary Differential Equation Models of Biochemical Processes. arXiv preprint arXiv:171108079
  Fröhlich, F., Loos, C., and Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8882-2_16)
• (2017). Scalable parameter estimation for genome-scale biochemical reaction networks. Plos Comput Biol 13(1): e1005331
  Fröhlich, F., Kaltenbacher, B, Theis, F.J., Hasenauer, J.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005331)
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