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Johannes Söding
Forschungsgruppenleiter
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Lebenslauf

Johannes Söding

  Quantitative Biologie und Bioinformatik

Wir entwickeln statistische und bioinformatische Methoden, um Daten von biologischen Hochdurchsatz-Experimenten zu analysieren, die die Regulation der Genexpression untersuchen. Unsere Sequenzsuchmethoden erlauben, nur anhand der Aminosäuresequenz verwandte Proteine mit ähnlichen Eigenschaften in Datenbanken aufzuspüren. Unsere Methoden werden weltweit viel zur Vorhersage der Struktur und Funktion von Proteinen eingesetzt.

Google Scholar-Profil von Johannes Söding 

Ausgewählte Publikationen:

Steinegger, M., and Soding, J. (2017) Linclust: clustering billions of sequences per day on a single server.  Under review. bioRxiv https://doi.org/10.1101/104034

Steinegger, M., and Söding, J. (2017) MMseqs2 enables sensitive protein sequence searching for the analysis of massive data sets. Nature Biotechnol., 16 Oct 2017.  https://doi.org/10.1038/nbt.3988

Söding, J. (2017) Big-data approaches to protein structure prediction. Science (perspective), 355, 248-249. https://doi.org/10.1126/science.aal4512

Siebert M. and Söding, J. (2016) Markov models consistently outperform PWMs atpredicting regulatory motifs in nucleotide sequences. Nucleic Acids Res., 44, 6055-6069. https://doi.org/10.1093/nar/gkw521

Baejen, C.,# Andreani, J.,# Torkler, P., Battaglia, S., Schwalb, B., Lidschreiber, M., Maier, K.C., Boltendahl, A., Rus, P., Esslinger, S., Söding, J.*, and Cramer, P.* (2017) Genome-wide analysis of RNA polymerase II termination at protein-coding genes. Molecular Cell 66, 38-49.e6. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2017.02.009

Meier, A. and Söding, J. (2015) Automatic prediction of protein 3D Structures by probabilistic multi-template homology modeling. PLoS Comput. Biol., 11:e1004343. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004343

Siebert, M. and Söding, J. (2014) Universality of core promoter motifs? Nature (Brief Commun. Arising), 511, E11–E12. https://doi.org/10.1038/nature13587

Schulz, D.#, Schwalb, B.#, Kiesel, A., Baejen, C., Torkler, P., Gagneur, J., Söding,J.* and Cramer, P.* (2013) Transcriptome surveillance by selective termination of noncoding RNA synthesis. Cell, 155, 1075-1087. https://doi.org/10.1016/j.cell.2013.10.024

Hartmann, H., Guthohrlein, E. W., Siebert, M., Luehr, S., and Söding, J. (2013)  P-value based regulatory motif discovery using positional weight matrices. Genome Res. 23, 181-194. https://doi.org/10.1101/gr.139881.112

Remmert, M., Biegert, A., Hauser, A., and Söding, J. (2012) HHblits: Lightning-fast iterative protein sequence searching by HMM-HMM alignment. Nat. Methods, 9, 173-175. https://doi.org/10.1038/nmeth.1818

Biegert, A. and Söding, J. (2009) Sequence context-specic amino acid similarities for homology searching. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 106, 3770-3775. https://doi.org/10.1073/pnas.0810767106

Söding, J.*, Biegert, A., and Lupas, A. N. (2005) The HHpred interactive server for protein homology detection and structure prediction. Nucleic Acids Res., 33, W244-W248. https://doi.org/10.1093/nar/gki408.

Söding, J. (2005) Protein homology detection by HMM-HMM comparison. Bioinformatics, 21, 951-960. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti125

(#Equal contributions. *Corresponding authors.)

 
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