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20082025

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Profil

Prof. Martin Kircher arbeitet in den Bereichen Funktionelle Genomik und Maschinelles Lernen. Er studierte Computergestützte Molekularbiologie (Bioinformatik) an der Universität des Saarlandes (B.Sc./M.Sc.hon). Während seiner Promotion in Informatik an der Universität Leipzig und am Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie, Abteilung Evolutionäre Genetik (Dr. J. Kelso & Dr. S. Pääbo), arbeitete Martin Kircher an den Genomprojekten des Neandertalers und der Denisova-Mensch, was zu einzigartigen Erkenntnissen über die Geschichte und Anpassung des Menschen führte. Von 2012 bis Anfang 2017 war er Senior Research Fellow bei Prof. Jay Shendure in der Abteilung für Genomwissenschaften der University of Washington in Seattle, USA. Von 2012 bis 2015 war er zudem Teil des Zentrums für Mendelische Genomik der University of Washington und aktiv an mehreren Krankheitsstudien beteiligt. Im Jahr 2013 entwickelte Dr. Kircher ein Framework namens Combined Annotation Dependent Depletion (CADD) zur objektiven Kombination verschiedener Annotationen zu einem einzigen Maß für die Schädlichkeit von Varianten (und pflegt dieses seitdem). In einem anderen Forschungsgebiet schloss er sich einem Team an, um zu zeigen, dass ein epigenetisches Signal zelltypischen Ursprungs in zellfreien DNA-Fragmenten (Liquid Biopsy) erfasst wird. Während seiner Zeit in Seattle interessierte er sich auch für ein besseres Verständnis regulatorischer Variationen und die Entwicklung von Massively Parallel Reporter Assays (MPRAs). Seit 2017 führt er diese Forschungsarbeiten in seinem eigenen Labor in Deutschland fort. Seit Januar 2022 ist er Professor für Regulatorische Genomik am Institut für Humangenetik des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) auf dem Campus Lübeck. Er ist außerdem Fellow am Berlin Institute of Health (BIH) in der Charité, wo er die Gruppe „Computational Genome Biology“ leitet. Prof. Kircher ist Teil des internationalen Impact of Genomic Variation on Function (IGVF) Konsortiums.

Fingerprint

Fingerprints basieren auf einer Begriffsuche in Textquellen wie Abstracts oder Projektbeschreibungen, um einen Index gewichteter Hauptthemen jedes einzelnen Forschers zu erstellen.
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