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#bioinformatik — Public Fediverse posts

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  1. Anthropic veröffentlicht mit BioMysteryBench einen Benchmark, der KI-Modelle an 99 unaufbereiteten Forschungsdatensätzen der Bioinformatik prüft.

    Das Modell Claude Mythos löst 82,6 Prozent der durch Menschen lösbaren Aufgaben und knapp 30 Prozent der Experten-Probleme. Die Methodik zeigt jedoch Schwächen bei der Reproduzierbarkeit korrekter Antworten auf.

    #Anthropic #BioMysteryBench #ClaudeMythos #Bioinformatik #AIGeneratedImage

    all-ai.de/news/beitrage2026/an

  2. Anthropic veröffentlicht mit BioMysteryBench einen Benchmark, der KI-Modelle an 99 unaufbereiteten Forschungsdatensätzen der Bioinformatik prüft.

    Das Modell Claude Mythos löst 82,6 Prozent der durch Menschen lösbaren Aufgaben und knapp 30 Prozent der Experten-Probleme. Die Methodik zeigt jedoch Schwächen bei der Reproduzierbarkeit korrekter Antworten auf.

    #Anthropic #BioMysteryBench #ClaudeMythos #Bioinformatik #AIGeneratedImage

    all-ai.de/news/beitrage2026/an

  3. Anthropic veröffentlicht mit BioMysteryBench einen Benchmark, der KI-Modelle an 99 unaufbereiteten Forschungsdatensätzen der Bioinformatik prüft.

    Das Modell Claude Mythos löst 82,6 Prozent der durch Menschen lösbaren Aufgaben und knapp 30 Prozent der Experten-Probleme. Die Methodik zeigt jedoch Schwächen bei der Reproduzierbarkeit korrekter Antworten auf.

    #Anthropic #BioMysteryBench #ClaudeMythos #Bioinformatik #AIGeneratedImage

    all-ai.de/news/beitrage2026/an

  4. 🎧 FORSCHUNG HÖREN: In einer neuen Studie haben Forschende u.a. von der #UniMainz Genome von Menschen aus dem ehemaligen römischen Grenzraum zwischen 400 und 700 n. Chr. in Süddeutschland untersucht. Die Analyse liefert überraschend detaillierte Einblicke in eine Zeit tiefgreifender Veränderungen 👉 deutschlandfunknova.de/beitrag

    #Anthropologie #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom #Bioinformatik

  5. 🎧 FORSCHUNG HÖREN: In einer neuen Studie haben Forschende u.a. von der #UniMainz Genome von Menschen aus dem ehemaligen römischen Grenzraum zwischen 400 und 700 n. Chr. in Süddeutschland untersucht. Die Analyse liefert überraschend detaillierte Einblicke in eine Zeit tiefgreifender Veränderungen 👉 deutschlandfunknova.de/beitrag

    #Anthropologie #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom #Bioinformatik

  6. 🎧 FORSCHUNG HÖREN: In einer neuen Studie haben Forschende u.a. von der #UniMainz Genome von Menschen aus dem ehemaligen römischen Grenzraum zwischen 400 und 700 n. Chr. in Süddeutschland untersucht. Die Analyse liefert überraschend detaillierte Einblicke in eine Zeit tiefgreifender Veränderungen 👉 deutschlandfunknova.de/beitrag

    #Anthropologie #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom #Bioinformatik

  7. 🎧 FORSCHUNG HÖREN: In einer neuen Studie haben Forschende u.a. von der #UniMainz Genome von Menschen aus dem ehemaligen römischen Grenzraum zwischen 400 und 700 n. Chr. in Süddeutschland untersucht. Die Analyse liefert überraschend detaillierte Einblicke in eine Zeit tiefgreifender Veränderungen 👉 deutschlandfunknova.de/beitrag

    #Anthropologie #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom #Bioinformatik

  8. 🎧 FORSCHUNG HÖREN: In einer neuen Studie haben Forschende u.a. von der #UniMainz Genome von Menschen aus dem ehemaligen römischen Grenzraum zwischen 400 und 700 n. Chr. in Süddeutschland untersucht. Die Analyse liefert überraschend detaillierte Einblicke in eine Zeit tiefgreifender Veränderungen 👉 deutschlandfunknova.de/beitrag

    #Anthropologie #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom #Bioinformatik

  9. Wer kam nach den Römern? Genomdaten aus Süddeutschland beleuchten die Entstehung mitteleuropäischer Gesellschaften: Internationales Forschungsteam unter Leitung der #UniMainz hat #Genome aus der Zeit des Endes des Weströmischen Reichs untersucht 👉 presse.uni-mainz.de/wer-kam-na

    #Anthropologie #Bioinformatik #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom

  10. Wer kam nach den Römern? Genomdaten aus Süddeutschland beleuchten die Entstehung mitteleuropäischer Gesellschaften: Internationales Forschungsteam unter Leitung der #UniMainz hat #Genome aus der Zeit des Endes des Weströmischen Reichs untersucht 👉 presse.uni-mainz.de/wer-kam-na

    #Anthropologie #Bioinformatik #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom

  11. Wer kam nach den Römern? Genomdaten aus Süddeutschland beleuchten die Entstehung mitteleuropäischer Gesellschaften: Internationales Forschungsteam unter Leitung der #UniMainz hat #Genome aus der Zeit des Endes des Weströmischen Reichs untersucht 👉 presse.uni-mainz.de/wer-kam-na

    #Anthropologie #Bioinformatik #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom

  12. Wer kam nach den Römern? Genomdaten aus Süddeutschland beleuchten die Entstehung mitteleuropäischer Gesellschaften: Internationales Forschungsteam unter Leitung der #UniMainz hat #Genome aus der Zeit des Endes des Weströmischen Reichs untersucht 👉 presse.uni-mainz.de/wer-kam-na

    #Anthropologie #Bioinformatik #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom

  13. Wer kam nach den Römern? Genomdaten aus Süddeutschland beleuchten die Entstehung mitteleuropäischer Gesellschaften: Internationales Forschungsteam unter Leitung der #UniMainz hat #Genome aus der Zeit des Endes des Weströmischen Reichs untersucht 👉 presse.uni-mainz.de/wer-kam-na

    #Anthropologie #Bioinformatik #Geschichte #Archäologie #Populationsgenetik #Genom

  14. 👩‍🔬🔬 Krebs mit KI erforschen

    Seit Oktober 2025 hat Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit die neu eingerichtete „CRIION Professur für #Bioinformatik: Künstliche Intelligenz für die Onkologie-Forschung“ an der Technischen Fakultät der #UniversitätFreiburg inne.

    🎤 „An meiner Forschung schätze ich besonders, dass sie die #Informatik mit konkreten medizinischen Anwendungen verbindet. In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen, Biolog*innen sowie Ingenieur*innen kann ich mit meiner Arbeit dazu beitragen, #Krebs schneller und besser zu erkennen, Vorhersagemodelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln und personalisierte Therapien zu optimieren. Genau diese Verbindung macht meine Forschung für mich zu einer echten Herzenssache.“

    Im Interview erzählt die Informatikerin wie #KI-Methoden die personalisierte #Krebstherapie unterstützen können und was sie außerhalb ihrer #Forschung beschäftigt.

    ➡️ Vollständiges Interview: ufr.link/onkolgie-ki

  15. 👩‍🔬🔬 Krebs mit KI erforschen

    Seit Oktober 2025 hat Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit die neu eingerichtete „CRIION Professur für #Bioinformatik: Künstliche Intelligenz für die Onkologie-Forschung“ an der Technischen Fakultät der #UniversitätFreiburg inne.

    🎤 „An meiner Forschung schätze ich besonders, dass sie die #Informatik mit konkreten medizinischen Anwendungen verbindet. In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen, Biolog*innen sowie Ingenieur*innen kann ich mit meiner Arbeit dazu beitragen, #Krebs schneller und besser zu erkennen, Vorhersagemodelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln und personalisierte Therapien zu optimieren. Genau diese Verbindung macht meine Forschung für mich zu einer echten Herzenssache.“

    Im Interview erzählt die Informatikerin wie #KI-Methoden die personalisierte #Krebstherapie unterstützen können und was sie außerhalb ihrer #Forschung beschäftigt.

    ➡️ Vollständiges Interview: ufr.link/onkolgie-ki

  16. 👩‍🔬🔬 Krebs mit KI erforschen

    Seit Oktober 2025 hat Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit die neu eingerichtete „CRIION Professur für #Bioinformatik: Künstliche Intelligenz für die Onkologie-Forschung“ an der Technischen Fakultät der #UniversitätFreiburg inne.

    🎤 „An meiner Forschung schätze ich besonders, dass sie die #Informatik mit konkreten medizinischen Anwendungen verbindet. In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen, Biolog*innen sowie Ingenieur*innen kann ich mit meiner Arbeit dazu beitragen, #Krebs schneller und besser zu erkennen, Vorhersagemodelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln und personalisierte Therapien zu optimieren. Genau diese Verbindung macht meine Forschung für mich zu einer echten Herzenssache.“

    Im Interview erzählt die Informatikerin wie #KI-Methoden die personalisierte #Krebstherapie unterstützen können und was sie außerhalb ihrer #Forschung beschäftigt.

    ➡️ Vollständiges Interview: ufr.link/onkolgie-ki

  17. 👩‍🔬🔬 Krebs mit KI erforschen

    Seit Oktober 2025 hat Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit die neu eingerichtete „CRIION Professur für #Bioinformatik: Künstliche Intelligenz für die Onkologie-Forschung“ an der Technischen Fakultät der #UniversitätFreiburg inne.

    🎤 „An meiner Forschung schätze ich besonders, dass sie die #Informatik mit konkreten medizinischen Anwendungen verbindet. In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen, Biolog*innen sowie Ingenieur*innen kann ich mit meiner Arbeit dazu beitragen, #Krebs schneller und besser zu erkennen, Vorhersagemodelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln und personalisierte Therapien zu optimieren. Genau diese Verbindung macht meine Forschung für mich zu einer echten Herzenssache.“

    Im Interview erzählt die Informatikerin wie #KI-Methoden die personalisierte #Krebstherapie unterstützen können und was sie außerhalb ihrer #Forschung beschäftigt.

    ➡️ Vollständiges Interview: ufr.link/onkolgie-ki

  18. 👩‍🔬🔬 Krebs mit KI erforschen

    Seit Oktober 2025 hat Jun.-Prof. Dr. Maria Kalweit die neu eingerichtete „CRIION Professur für #Bioinformatik: Künstliche Intelligenz für die Onkologie-Forschung“ an der Technischen Fakultät der #UniversitätFreiburg inne.

    🎤 „An meiner Forschung schätze ich besonders, dass sie die #Informatik mit konkreten medizinischen Anwendungen verbindet. In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzt*innen, Biolog*innen sowie Ingenieur*innen kann ich mit meiner Arbeit dazu beitragen, #Krebs schneller und besser zu erkennen, Vorhersagemodelle für Krankheitsverläufe zu entwickeln und personalisierte Therapien zu optimieren. Genau diese Verbindung macht meine Forschung für mich zu einer echten Herzenssache.“

    Im Interview erzählt die Informatikerin wie #KI-Methoden die personalisierte #Krebstherapie unterstützen können und was sie außerhalb ihrer #Forschung beschäftigt.

    ➡️ Vollständiges Interview: ufr.link/onkolgie-ki

  19. 🧬 #Bioinformatik: Bei der RNA-Sequenzierung von Gewebeproben misst man, wie viel #RNA eines Gens in der gesamten Probe vorkommt. Mit sogenannten #Deconvolution-Verfahren versucht man dann, aus den Messdaten die Zell-Zusammensetzung zu berechnen. Ein Team von Uni Innsbruck & TU München entwickelte jetzt „omnideconv“ – ein frei zugängliches Framework, das verschiedene dieser Verfahren mit einem Benchmarking vergleichbar macht.

    👉 omnideconv.org/

    📖 link.springer.com/article/10.1

    #Genomik

  20. 🧬 #Bioinformatik: Bei der RNA-Sequenzierung von Gewebeproben misst man, wie viel #RNA eines Gens in der gesamten Probe vorkommt. Mit sogenannten #Deconvolution-Verfahren versucht man dann, aus den Messdaten die Zell-Zusammensetzung zu berechnen. Ein Team von Uni Innsbruck & TU München entwickelte jetzt „omnideconv“ – ein frei zugängliches Framework, das verschiedene dieser Verfahren mit einem Benchmarking vergleichbar macht.

    👉 omnideconv.org/

    📖 link.springer.com/article/10.1

    #Genomik

  21. 🧬 #Bioinformatik: Bei der RNA-Sequenzierung von Gewebeproben misst man, wie viel #RNA eines Gens in der gesamten Probe vorkommt. Mit sogenannten #Deconvolution-Verfahren versucht man dann, aus den Messdaten die Zell-Zusammensetzung zu berechnen. Ein Team von Uni Innsbruck & TU München entwickelte jetzt „omnideconv“ – ein frei zugängliches Framework, das verschiedene dieser Verfahren mit einem Benchmarking vergleichbar macht.

    👉 omnideconv.org/

    📖 link.springer.com/article/10.1

    #Genomik

  22. 🧬 #Bioinformatik: Bei der RNA-Sequenzierung von Gewebeproben misst man, wie viel #RNA eines Gens in der gesamten Probe vorkommt. Mit sogenannten #Deconvolution-Verfahren versucht man dann, aus den Messdaten die Zell-Zusammensetzung zu berechnen. Ein Team von Uni Innsbruck & TU München entwickelte jetzt „omnideconv“ – ein frei zugängliches Framework, das verschiedene dieser Verfahren mit einem Benchmarking vergleichbar macht.

    👉 omnideconv.org/

    📖 link.springer.com/article/10.1

    #Genomik

  23. 🧬 #Bioinformatik: Bei der RNA-Sequenzierung von Gewebeproben misst man, wie viel #RNA eines Gens in der gesamten Probe vorkommt. Mit sogenannten #Deconvolution-Verfahren versucht man dann, aus den Messdaten die Zell-Zusammensetzung zu berechnen. Ein Team von Uni Innsbruck & TU München entwickelte jetzt „omnideconv“ – ein frei zugängliches Framework, das verschiedene dieser Verfahren mit einem Benchmarking vergleichbar macht.

    👉 omnideconv.org/

    📖 link.springer.com/article/10.1

    #Genomik

  24. Fernstudium Infomaterial informiert: Das Bioinformatik Fernstudium 2026 bietet hervorragende Karrierechancen! Mit diesem interdisziplinären Studiengang verbinden Sie Informatik, Biologie und Mathematik. Studieren Sie flexibel neben dem Beruf, auch ohne Abitur möglich. Einstiegsgehälter ab 50.000€ jährlich. Jetzt informieren! #FernstudiumInfomaterial #Bioinformatik #Fernstudium fernstudium-infomaterial.de/fe

  25. #Methode
    Das neu #KI-Tool #AlphaGenome sagt voraus, wie sich Sequenzänderungen durch Mutationen z.B. auf Genexpression oder Splicing auswirken. Mit Vorhersagen zu 11 Eigenschaften ist es umfassender als bisherige Tools, dennoch ist es nicht fehlerfrei, zelltypspezifische Expression bleibt eine Herausforderung und jenseits von Maus & Mensch ist das Modell keine Hilfe.

    Mehr im Artikel von Andrea Pitzschke: laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Bioinformatik #Genomics #VariantAnalysis

  26. #Methode
    Das neu #KI-Tool #AlphaGenome sagt voraus, wie sich Sequenzänderungen durch Mutationen z.B. auf Genexpression oder Splicing auswirken. Mit Vorhersagen zu 11 Eigenschaften ist es umfassender als bisherige Tools, dennoch ist es nicht fehlerfrei, zelltypspezifische Expression bleibt eine Herausforderung und jenseits von Maus & Mensch ist das Modell keine Hilfe.

    Mehr im Artikel von Andrea Pitzschke: laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Bioinformatik #Genomics #VariantAnalysis

  27. #Methode
    Das neu #KI-Tool #AlphaGenome sagt voraus, wie sich Sequenzänderungen durch Mutationen z.B. auf Genexpression oder Splicing auswirken. Mit Vorhersagen zu 11 Eigenschaften ist es umfassender als bisherige Tools, dennoch ist es nicht fehlerfrei, zelltypspezifische Expression bleibt eine Herausforderung und jenseits von Maus & Mensch ist das Modell keine Hilfe.

    Mehr im Artikel von Andrea Pitzschke: laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Bioinformatik #Genomics #VariantAnalysis

  28. #Methode
    Das neu #KI-Tool #AlphaGenome sagt voraus, wie sich Sequenzänderungen durch Mutationen z.B. auf Genexpression oder Splicing auswirken. Mit Vorhersagen zu 11 Eigenschaften ist es umfassender als bisherige Tools, dennoch ist es nicht fehlerfrei, zelltypspezifische Expression bleibt eine Herausforderung und jenseits von Maus & Mensch ist das Modell keine Hilfe.

    Mehr im Artikel von Andrea Pitzschke: laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Bioinformatik #Genomics #VariantAnalysis

  29. #Methode
    Das neu #KI-Tool #AlphaGenome sagt voraus, wie sich Sequenzänderungen durch Mutationen z.B. auf Genexpression oder Splicing auswirken. Mit Vorhersagen zu 11 Eigenschaften ist es umfassender als bisherige Tools, dennoch ist es nicht fehlerfrei, zelltypspezifische Expression bleibt eine Herausforderung und jenseits von Maus & Mensch ist das Modell keine Hilfe.

    Mehr im Artikel von Andrea Pitzschke: laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Bioinformatik #Genomics #VariantAnalysis

  30. Biomedizininformatiker der @ethzurich haben ein Tool entwickelt, das DNA-, RNA- und Proteinsequenzen aus globalen Forschungsarchiven wie eine Suchmaschine indexiert und durchsuchbar macht. Wie funktioniert das und welche Chancen eröffnet es für Forschung und Medizin? Mehr im Artikel von Melanie Wellnitz:
    laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Medizin #Bioinformatik #DNA #RNA #Proteine #Forschung #Tools #ETH #Zürich

  31. Biomedizininformatiker der @ethzurich haben ein Tool entwickelt, das DNA-, RNA- und Proteinsequenzen aus globalen Forschungsarchiven wie eine Suchmaschine indexiert und durchsuchbar macht. Wie funktioniert das und welche Chancen eröffnet es für Forschung und Medizin? Mehr im Artikel von Melanie Wellnitz:
    laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Medizin #Bioinformatik #DNA #RNA #Proteine #Forschung #Tools #ETH #Zürich

  32. Biomedizininformatiker der @ethzurich haben ein Tool entwickelt, das DNA-, RNA- und Proteinsequenzen aus globalen Forschungsarchiven wie eine Suchmaschine indexiert und durchsuchbar macht. Wie funktioniert das und welche Chancen eröffnet es für Forschung und Medizin? Mehr im Artikel von Melanie Wellnitz:
    laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Medizin #Bioinformatik #DNA #RNA #Proteine #Forschung #Tools #ETH #Zürich

  33. Biomedizininformatiker der @ethzurich haben ein Tool entwickelt, das DNA-, RNA- und Proteinsequenzen aus globalen Forschungsarchiven wie eine Suchmaschine indexiert und durchsuchbar macht. Wie funktioniert das und welche Chancen eröffnet es für Forschung und Medizin? Mehr im Artikel von Melanie Wellnitz:
    laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Medizin #Bioinformatik #DNA #RNA #Proteine #Forschung #Tools #ETH #Zürich

  34. Biomedizininformatiker der @ethzurich haben ein Tool entwickelt, das DNA-, RNA- und Proteinsequenzen aus globalen Forschungsarchiven wie eine Suchmaschine indexiert und durchsuchbar macht. Wie funktioniert das und welche Chancen eröffnet es für Forschung und Medizin? Mehr im Artikel von Melanie Wellnitz:
    laborjournal.de/editorials/342

    #Laborjournal #LifeSci #Medizin #Bioinformatik #DNA #RNA #Proteine #Forschung #Tools #ETH #Zürich

  35. #Forschung
    #KI-Modelle wie AlphaFold3 gelten als Gamechanger bei der #Strukturaufklärung von Proteinen – doch wie „gesetzestreu“ sind ihre Vorhersagen?
    Eine Studie der @unibasel zeigt: Selbst modernste Systeme modellieren Protein-Liganden-Interaktionen häufig ohne Berücksichtigung physikalisch-chemischer Prinzipien. Der Artikel von Larissa Tetsch: laborjournal.de/editorials/341

    #Laborjournal #LifeSciences #aktuell #Bioinformatik #AI4Health #Proteine #Pharmazie #Basel

  36. #Forschung
    #KI-Modelle wie AlphaFold3 gelten als Gamechanger bei der #Strukturaufklärung von Proteinen – doch wie „gesetzestreu“ sind ihre Vorhersagen?
    Eine Studie der @unibasel zeigt: Selbst modernste Systeme modellieren Protein-Liganden-Interaktionen häufig ohne Berücksichtigung physikalisch-chemischer Prinzipien. Der Artikel von Larissa Tetsch: laborjournal.de/editorials/341

    #Laborjournal #LifeSciences #aktuell #Bioinformatik #AI4Health #Proteine #Pharmazie #Basel

  37. #Forschung
    #KI-Modelle wie AlphaFold3 gelten als Gamechanger bei der #Strukturaufklärung von Proteinen – doch wie „gesetzestreu“ sind ihre Vorhersagen?
    Eine Studie der @unibasel zeigt: Selbst modernste Systeme modellieren Protein-Liganden-Interaktionen häufig ohne Berücksichtigung physikalisch-chemischer Prinzipien. Der Artikel von Larissa Tetsch: laborjournal.de/editorials/341

    #Laborjournal #LifeSciences #aktuell #Bioinformatik #AI4Health #Proteine #Pharmazie #Basel

  38. #Forschung
    #KI-Modelle wie AlphaFold3 gelten als Gamechanger bei der #Strukturaufklärung von Proteinen – doch wie „gesetzestreu“ sind ihre Vorhersagen?
    Eine Studie der @unibasel zeigt: Selbst modernste Systeme modellieren Protein-Liganden-Interaktionen häufig ohne Berücksichtigung physikalisch-chemischer Prinzipien. Der Artikel von Larissa Tetsch: laborjournal.de/editorials/341

    #Laborjournal #LifeSciences #aktuell #Bioinformatik #AI4Health #Proteine #Pharmazie #Basel

  39. #Forschung
    #KI-Modelle wie AlphaFold3 gelten als Gamechanger bei der #Strukturaufklärung von Proteinen – doch wie „gesetzestreu“ sind ihre Vorhersagen?
    Eine Studie der @unibasel zeigt: Selbst modernste Systeme modellieren Protein-Liganden-Interaktionen häufig ohne Berücksichtigung physikalisch-chemischer Prinzipien. Der Artikel von Larissa Tetsch: laborjournal.de/editorials/341

    #Laborjournal #LifeSciences #aktuell #Bioinformatik #AI4Health #Proteine #Pharmazie #Basel

  40. Traurige Nachricht: Peer Bork, Pionier und Leitfigur der #Bioinformatik sowie Interim-Generaldirektor des Heidelberger #EMBL starb im Alter von nur 62 Jahren … — 2014 schrieb er uns zum 20-jährigen Jubiläum einen tollen Essay über sein Leben als Bioinformatiker: laborjournal.de/rubric/essays/

  41. Traurige Nachricht: Peer Bork, Pionier und Leitfigur der #Bioinformatik sowie Interim-Generaldirektor des Heidelberger #EMBL starb im Alter von nur 62 Jahren … — 2014 schrieb er uns zum 20-jährigen Jubiläum einen tollen Essay über sein Leben als Bioinformatiker: laborjournal.de/rubric/essays/

  42. Traurige Nachricht: Peer Bork, Pionier und Leitfigur der #Bioinformatik sowie Interim-Generaldirektor des Heidelberger #EMBL starb im Alter von nur 62 Jahren … — 2014 schrieb er uns zum 20-jährigen Jubiläum einen tollen Essay über sein Leben als Bioinformatiker: laborjournal.de/rubric/essays/

  43. Traurige Nachricht: Peer Bork, Pionier und Leitfigur der #Bioinformatik sowie Interim-Generaldirektor des Heidelberger #EMBL starb im Alter von nur 62 Jahren … — 2014 schrieb er uns zum 20-jährigen Jubiläum einen tollen Essay über sein Leben als Bioinformatiker: laborjournal.de/rubric/essays/

  44. Traurige Nachricht: Peer Bork, Pionier und Leitfigur der #Bioinformatik sowie Interim-Generaldirektor des Heidelberger #EMBL starb im Alter von nur 62 Jahren … — 2014 schrieb er uns zum 20-jährigen Jubiläum einen tollen Essay über sein Leben als Bioinformatiker: laborjournal.de/rubric/essays/