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Profil
| Derzeitige Stellung | Professor W-3 und Äquivalente |
|---|---|
| Fachgebiet | Mathematische Statistik, Angewandte Statistik,Bioinformatik und Theoretische Biologie,Interaktive und intelligente Systeme, Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung |
| Keywords | probability metrics and distributions, genome-wide data set analysis, statistical learning theory, signaling networks in cancer genes, machine learning |
Aktuelle Kontaktadresse
| Land | Deutschland |
|---|---|
| Ort | Leipzig |
| Universität/Institution | Universität Leipzig |
Gastgeber*innen während der Förderung
| Prof. Dr. med. Beate A. Schücking | Universität Leipzig, Leipzig |
|---|---|
| Prof. Dr. Bernd Sturmfels | Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig |
| Beginn der ersten Förderung | 01.05.2022 |
Programm(e)
| 2021 | Alexander von Humboldt-Professur (Künstliche Intelligenz) |
|---|
Projektbeschreibung der*des Nominierenden
| Eine menschliche DNA besteht aus drei Milliarden Basenpaaren, die zum Teil in Gruppen und Kombinationen an der Entstehung von verschiedenen Krankheiten beteiligt sein können. Zugleich können Geschlecht, Alter, Herzschlag, Blutdruck und Gewicht in Zusammenhang mit der gesundheitlichen Verfassung einer Person gebracht werden. Um multidimensionale Daten wie diese zu beschreiben, auszuwerten und zum Beispiel Hypothesen über kausale Verknüpfungen aufstellen und überprüfen zu können, braucht es innovative statistische Rechenverfahren. Sayan Mukherjee hat herausragende Beiträge zur mathematischen Weiterentwicklung von statistischen Auswertungsmethoden von mehrdimensionalen Daten entwickelt, die vielseitig in der Informatik, Bildgebung und interdisziplinär insbesondere im Bereich der Computational Biology mit dem Ziel des medizinischen Fortschritts angewendet werden. So war Mukherjee an der Entwicklung der Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) beteiligt, einer statistischen Auswertungsmethode des menschlichen Genoms, bei der die biologische Funktion von ganzen Gengruppen und ihre mögliche Rolle bei der Entstehung von Krebsarten bestimmt wird. Eine Arbeit, mit der er sich international einen Namen gemacht hat. Sein Spezialgebiet ist die Topologische Datenanalyse, bei der hochdimensionale Daten visualisiert werden und von der geometrischen Darstellung auf einzelne Datensätze geschlossen werden kann. Mukherjees Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet haben zur Verbesserung von medizinischen Bildgebungsverfahren geführt und erlauben es, Aussagen über die Entwicklung bestimmter Krankheiten zu treffen. Ferner konnte er die statistische Fehlerkontrolle für lernende Algorithmen auf dem Gebiet der KI verbessern. In Leipzig wird Sayan Mukherjee seine mathematisch-statistische Grundlagenforschung am Center for Scalable Data Analytics der Universität Leipzig und am Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften fortsetzen. Er ist ebenso Direktor des Interdisziplinären Zentrums für Bioinformatik (IZBI). Seine Grundlagenforschung zur Datenanalyse und ihrer Darstellung soll im Kampf gegen bestimmte Krankheiten in der Präzisionsmedizin neue Erkenntnisse bringen. |