Ich bin Forschungssoftware Ingenieur*in / Entwickler*in mit zwei Jahren Arbeitserfahrung. Bei meiner letzten Arbeit habe ich ein Plugin für Nextflow mit Groovy entwickelt. Ich mag es, in die kleinen Details von Systemen einzutauchen und dabei Bugs zu finden und neue Funktionalitäten einzupflegen.

Feb 2025 - heute
Tübingen
Das Zentrum für quantitative Biologie (QBiC) entwickelt Programme und Workflows zur Analyse biologische Daten und stellt Auswertungen zur Verfügung.
Feb 2025 - heute

Okt 2024 - Jan 2025
Tübingen
Das “controlling microbes to fight infections” (CMFI) Exzellenzcluster forscht an Methoden zur Kontrolle von Mikroorganismen im menschlichen Körper.
Okt 2024 - Jan 2025

Jan 2021 - Mar 2024
Tübingen
Verwaltung von lokalen Rechnen und Cloud Systemen für die AG Vegetationsökologie, das SAGE Projekt und den botanischen Garten.
Jan 2021 - Mar 2024
2012 - 2021
Süddeutschland
Arbeit als Physiotherpeut*in und weitere kleinere Arbeiten. Details finden sich in meinem Lebenslauf.
2012 - 2021
![]() 2022-2024 M.Sc. BioinformatikNote:1.7 Masterarbeit:Inference of microbiome composition from flow-injection mass spectrometry data with machine learning | ||
![]() 2018-2022 B.Sc. BioinformatikNote:2 Bachelorarbeit:Investigation of Finegoldia magna ATCC 29328 in the nasal environment | ||
![]() 2008-2014 AbiturAußerschulische Aktivitäten:
Note:2.3 |
Ein Nextflow Plugin welches den CO₂-Fußabdruck von Pipeline Ausführungen.
Community für die Nutzung und Pflege von hochqualitativen Nextflow pipelines.
Eine Website für ein kleines Trauerreden Geschäft.
Workflow für Bildanalyse mit ImageJ für die AG Wagner.
Offizielles Repo für die Citation Style Language (CSL) Zitationsstile.
Massenspektrometie Analyse mit Machine Learning.
Ein Framework für Datenvisualisierung und Pipline-Anwendungen mit User Interface.
Intracellular Gram-negative pathogens employ either type IVA or type IVB secretion systems (T4SSs) to translocate effector proteins into host cells, where they modulate cellular processes to facilitate infection and promote intracellular survival. Roughly one-third of these effectors harbor hydrophobic transmembrane domains and are thus destined for integration into host cell membranes during infection. Many of these transmembrane domain-containing effectors (TMEs) localize to the membrane of the pathogen-containing vacuole, thereby contributing to its formation and remodeling. Despite the biological relevance of TMEs, the detailed molecular mechanisms governing their translocation via T4SSs and subsequent membrane integration in the host cell remain insufficiently understood. In this review, the biophysical characteristics of T4SS-secreted TMEs are systematically examined, including predictions of membrane topology and hydrophobicity. These analyses are then contextualized through comparison with recent structural analysis of both T4ASS and T4BSS machineries, as well as with mechanistic principles of eukaryotic membrane protein biogenesis. This integrative approach enables the conceptual reconstruction of the potential pathways by which TMEs are translocated through the T4SS and subsequently targeted and inserted into host membranes, offering new mechanistic insights into the poorly understood handling of bacterial TMEs from both the pathogen and host perspectives.