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Dr. Tobias Boskamp

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2230
E-Mail: tboskamp@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63820

Projekte

Neuronale Netze im MALDI Imaging seit 01.10.2016
BMBF-MaDiPath: Massenspektrometrisches Profiling/Grading für onkologische Routineanwendungen der digitalen Pathologie 01.10.2015 - 30.09.2018
Qualitätsbewertung von MALDI-Imaging-Daten seit 01.04.2015
Nicht-negative Matrix-Faktorisierung mit A-priori-Wissen seit 01.12.2014
Entwicklung eines Digital-Staining-Verfahrens als pathologisch-histologisches Diagnosewerkzeug auf Basis der MALDI-Imaging-Technologie 01.07.2014 - 30.06.2016

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Oberseminar Mathematische Datenanalysie in der Bioinformatik (Wintersemester 2018/2019)
  2. Mathematik in der Berufspraxis (Sommersemester 2009)
  3. Oberseminar Mathematische Datenanalysie in der Bioinformatik (Sommersemester 2018)
  4. Oberseminar Mathematische Datenanalysie in der Bioinformatik (Sommersemester 2017)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Uniqueness of Non-negative Matrix Factorisation applied to MALDI-Imaging Data (Leïa Westerheide)
  2. Zur Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means (Jan Hochmann)
  3. Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit MM-Algorithmen im MALDI-Imaging (Pascal Fernsel)
  4. Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing (Christian Etmann)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. J. Leuschner, M. Schmidt, P. Fernsel, D. Lachmund, T. Boskamp, P. Maaß.
    Supervised Non-negative Matrix Factorization Methods for MALDI Imaging Applications.
    Bioinformatics, bty909 , 2018.

    DOI: 10.1093/bioinformatics/bty909

  2. Y. Cordero Hernandez, T. Boskamp, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, J. Oetjen, D. Lachmund, A. Peter, D. Trede, K. Kriegsmann, M. Kriegsmann, J. Kriegsmann, P. Maaß.
    Targeted Feature Extraction in MALDI Mass Spectrometry Imaging to Discriminate Proteomic Profiles of Breast and Ovarian Cancer.
    Proteomics - Clinical Applications, 1700168 , Wiley, 2018.

    DOI: 10.1002/prca.201700168

  3. J. Behrmann, C. Etmann, T. Boskamp, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
    Deep Learning for Tumor Classification in Imaging Mass Spectrometry.
    Bioinformatics, 34(7):1215-1223, Oxford University Press, 2018.

    DOI: 10.1093/bioinformatics/btx724

  4. J. Oetjen, D. Lachmund, A. Palmer, F. Alexandrov, M. Becker, T. Boskamp, P. Maaß.
    An approach to optimize sample preparation for MALDI imaging MS of FFPE sections using fractional factorial design of experiments.
    Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408(24):6729-40, 2016.

    DOI: 10.1007/s00216-016-9793-4

  5. T. Boskamp, D. Lachmund, J. Oetjen, Y. Hernandez-Cordero, D. Trede, P. Maaß, R. Casadonte, J. Kriegsmann, A. Warth, H. Dienemann, W. Weichert, M. Kriegsmann.
    A new classification method for MALDI imaging mass spectrometry data acquired on formalin-fixed paraffin-embedded tissue samples.
    BBA - Proteins and Proteomics, , 2016.

    DOI: 10.1016/j.bbapap.2016.11.003