Tkacik Group
Informationsverarbeitung in biologischen Systemen
Wie verarbeiten Netzwerke, die aus biologischen Komponenten bestehen – Neuronen, Signalmolekülen, Genen oder sogar kooperierenden Organismen – Information? Im Gegensatz zu technischen Systemen arbeiten biologische Netzwerke unter starken Beschränkungen aufgrund von Störungen, limitierter Energie oder Spezifizität, aber sie führen trotzdem ihre Funktionen verlässlich aus. Die Tkačik Gruppe verwendet Biophysik und Informationstheorie, um die Prinzipien und Mechanismen hinter diesem bemerkenswerten Phänomen zu verstehen.
Wie können sich Zellen in einem multizellulären Organismus reproduzierbar entscheiden, welches Gewebe sie werden sollen? Wie kooperieren Neuronen in der Retina, um visuelle Information am besten als neuronales Feuer zu kodieren? Wie begrenzt die Physik auf der mikroskopischen Ebene, die diktiert, wie jedes regulatorische Molekül mit jedem anderen interagiert, die regulatorischen Netzwerke, die heute in reellen Organismen beobachtet werden und wie können solche Netzwerke entstehen? Das sind manche der Fragen, mit denen sich die Tkačik Gruppe beschäftigt. Etwa die Hälfte ihrer Zeit widmet die Gruppe daten-getriebenen Projekten, die in enger Zusammenarbeit mit ExperimentalwissenschaftlerInnen durchgeführt werden. Die andere Hälfte widmet sie rein theoretischen Projekten. Ihr Ziel ist die Entwicklung theoretischer Ideen über die Funktion biologischer Netzwerke und ihre Verbindung mit hochpräzisen Daten.
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Team
Laufende Projekte
Visuelle Kodierung in der Retina | Genetische Regulation während der frühen Embryonalentwicklung | Kollektive Dynamik | Evolution der Genregulation
Publikationen
Ngampruetikorn V, Sachdeva V, Torrence J, Humplik J, Schwab DJ, Palmer SE. 2022. Inferring couplings in networks across order-disorder phase transitions. Physical Review Research. 4(2), 023240. View
Lagator M, Sarikas S, Steinrueck M, Toledo-Aparicio D, Bollback JP, Guet CC, Tkačik G. 2022. Predicting bacterial promoter function and evolution from random sequences. eLife. 11, e64543. View
Zisis T, Brückner D, Brandstätter T, Siow WX, d’Alessandro J, Vollmar AM, Broedersz CP, Zahler S. 2022. Disentangling cadherin-mediated cell-cell interactions in collective cancer cell migration. Biophysical Journal. 121(1), P44-60. View
Bodova K, Szep E, Barton NH. 2021. Dynamic maximum entropy provides accurate approximation of structured population dynamics. PLoS Computational Biology. 17(12), e1009661. View
Zisis T, Schwarz J, Balles M, Kretschmer M, Nemethova M, Chait RP, Hauschild R, Lange J, Guet CC, Sixt MK, Zahler S. 2021. Sequential and switchable patterning for studying cellular processes under spatiotemporal control. ACS Applied Materials and Interfaces. 13(30), 35545–35560. View
ReX-Link: Gasper Tkacik
Karriere
seit 2017 Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2011 – 2016 Assistant Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2008 – 2010 Postdoc, University of Pennsylvania, Philadelphia, USA
2007 Postdoc, Princeton University, USA
2007 PhD, Princeton University, USA
Ausgewählte Auszeichnungen
2018 HFSP Grant
2012 HFSP Grant
2003 Burroughs-Wellcome Fellowship, Princeton University
2002 Golden Sign of the University of Ljubljana