Prof. Dr. Jörg Rahnenführer
Kontakt
Technische Universität Dortmund
Fakultät Statistik
Statistische Methoden in der Genetik u. Chemometrie
Mathematik-Gebäude, Raum 720
44221 Dortmund
E-Mail: rahnenfuehrerstatistik.tu-dortmundde
Tel.: +49 231 755 3121
- Habilitation (Bioinformatik), Universität des Saarlands, Saarbrücken, 2006
Habilitationsschrift: Statistical methods for the biological interpretation of genome-wide measurements - Dr.rer.nat. (Mathematik), Heinrich Heine University Düsseldorf, 1999
Dissertation: Tests auf Unabhängigkeit in bivariaten Hazardmodellen mit zensierten Daten - Diplom (Mathematik), Heinrich Heine University Düsseldorf, 1995
Diplomarbeit: Über die Gütefunktion des Kolmogoroff-Smirnov-Tests beim Signalerkennungsproblem
Wissenschaftliche Tätigkeit
- seit April 2007: Professor für Statistische Methoden in der Genetik und Chemometrie, TU Dortmund
- Okt 2002 - Mär 2007: Postdoc, Abteilung Bioinformatik und Angewandte Algorithmik, Max-Planck-Institut für Informatik, Saarbrücken
- Okt 2001 - Sep 2002: Berater am Eppley Institute for Research in Cancer and Allied Diseases und am Center for Human Molecular Genetics, University of Nebraska Medical Center, Omaha, USA
- Okt 2000 - Sep 2002: Postdoc, Department of Biostatistics und Department of Statistics, University of California, Berkeley, Berkeley, USA
- Sep 1999 - Sep 2000: Postdoc, Mathematisches Institut, Heinrich Heine Universität Düsseldorf
- Mär 1999 - Aug 1999: Postdoc, Statistisches Institut, Wirtschaftsuniversität Wien, SFB 010 (Spezialforschungsbereich): Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, Wien, Österreich
- Okt 1995 - Feb 1999: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Mathematisches Institut, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Germany
Eingeworbene Drittmittelprojekte
Schwerpunkte der Forschung
- Statistische Methoden in der Toxikologie
- Statistische Methoden in der Bioinformatik
- Statistische Analyse von Genexpressionsdaten
- Statistische Analyse von klinischen Daten
- Survival Analysis (Analyse von Ereigniszeiten)
Spezielle aktuelle Forschungsthemen
- Statistische Analyse genomischer Daten aus der Toxikologie
- Modellierung von Dosis-Wirkungsbeziehungen
- Statistische Analyse genomischer Daten für die Diagnose und Therapie von Krebserkrankungen
- Methoden zur biologischen Interpretation von Genexpressionsdaten
- Statistische Analyse von Daten aus der Proteomik
- Analyse von Methoden zur Variablenselektion
- Analyse von großen Textsammlungen mit Topic Modelling