Universität Regensburg
Florian Erhard
Anschrift:
Herr Prof. Dr. Florian Erhard
Universität Regensburg
Fakultät für Informatik und Data Science
Computational Immunology
Universität Regensburg
Fakultät für Informatik und Data Science
Computational Immunology
Straße:
Bajuwarenstraße 4
Ort:
93053 Regensburg
Website:
Leistungsprofil:
Praxisrelevante Forschungsgebiete:- Bioinformatik
- Methoden zur Analyse molekularer Hochdurchsatzdaten insbesondere (Einzelzell-)Sequenzierung, Massenspektrometrie
- Dynamik der Genregulation unter Perturbation (Infektion, Stimulation)
- Präsentation kryptischer Peptide via MHC-I
Praxisrelevante aktuelle Projekte:
- Aufklärung molekularer Mechanismen zur MHC-I Präsentation kryptischer Peptide
- Etablierung von Methoden zur Analyse von Experimenten mit metabolischer RNA Markierung
- Untersuchung transkriptioneller Bursts nach Stimulation
Praxisrelevante Ausstattung/Messmethoden:
- Rechencluster
Publikationen:
- Rummel T, Sakellaridi L, Erhard F. grandR: A comprehensive package for nucleotide conversion sequencing data analysis. bioRxiv 2022.09.12.507665. https://doi.org/10.1101/2022.09.12.507665
- Erhard F, Dölken L, Schilling B, Schlosser A. Identification of the Cryptic HLA-I Immunopeptidome. Cancer Immunol Res. 2020.8(8):1018–26.
- Erhard F, Baptista MAP, Krammer T, Hennig T, Lange M, Arampatzi P, Jürges CS, Theis FJ, Saliba A-E, Dölken L. scSLAM-seq reveals core features of transcription dynamics in single cells. Nature. 2019.571(7765):419–23.
- Erhard F, Halenius A, Zimmermann C, L’Hernault A, Kowalewski DJ, Weekes MP, Stevanovic S, Zimmer R, Dölken L. Improved Ribo-seq enables identification of cryptic translation events. Nature Methods. 2018.15(5):363–6.
- Jürges C, Dölken L, Erhard F. Dissecting newly transcribed and old RNA using GRAND-SLAM. Bioinformatics. 2018. 34(13), i218–i226
Kooperationsangebot für die Wirtschaft / Praxis:
Bevorzugte Form der Kooperation:
- Beratung
- FuE
- Bachelor-/Master-/Diplomarbeit
- Doktorarbeit
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