Institut für Medizinische Statistik - UMG

John Wiedenhöft


Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Wissenschaftliche Serviceeinheit
Medizinische Biometrie und Statistische Bioinformatik
Telefon:
0551-39-12270
Telefax:
0551-39-4995
E-Mail:
John.Wiedenhoeft@med.uni-goettingen.de
Ort:
Humboldtallee 32, EG 164

Kurzer Lebenslauf

[seit 2019] Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der wissenschaftlichen Serviceeinheit "Medizinische Biometrie und Statistische Bioinformatik"
[2017 - 2018] Postdoc an der Chalmers University of Technology (Göteborg) in der Abteilung Data Science
[2009 - 2016] Doktorand an der Rutgers University in der Abteilung Informatik
[2010 - 2011] Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Max-Planck-Institut für molekulare Genetik (Berlin) in der Abteilung Computational Molecular Biology, Arbeiten zur Phylogenie von Multidomänenproteinen und Biclustering von Genexpressionsdaten
[2010] Forschungsaufenthalt an der Iowa State University
[2009 - 2011] Masterstudium in Bioinformatik (Freie Universität Berlin und Charité)
[2009 - 2010] Wissenschaftliche Hilfskraft im Zebrafinken-RNA-Sequenzierungsprojekt am
Max-Planck-Institut für molekulare Genetik in Berlin
[2008 - 2010] Wissenschaftliche Hilfskraft an der Freien Universität Berlin am Institut für Verhaltensbiologie im Projekt: "Do birds tango? Biological origins of rhythm as a carrier of emotions" (Cluster of Excellence "Languages of Emotion")
[2008] Wissenschaftliche Hilfskraft am Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie, Arbeit an Algorithmen für die humane Populationsgenetik und phylogenetischen Ansätzen zur Evolution der Bantusprachen
[2007 - 2009] Bachelorstudium der Bioinformatik (Freie Universität Berlin und Charité)
[2004] Musikethnologische Feldforschung bei den Newar in Bhaktapur im Kathmandu-Tal (Nepal): Die Rolle der Dhimay in ritueller und prozessioneller Musik während des Biska Jatra
[2003 - 2006] Magisterstudium in den Fächern Musikwissenschaften (Humboldt-Universität Berlin), Musikethnologie und Indische Philologie (Freie Universität Berlin) sowie Kommunikationswissenschaften (Technische Universität Berlin)

Prüfungsarbeiten

  1. Doktorarbeit: Dynamically compressed Bayesian Hidden Markov Models using Haar wavelets
  2. Masterarbeit: Biclustering and Related Methods
  3. Bachelorarbeit: Phylogenetic Reconstruction of Ancestral Multidomain Proteins