Dr.-Ing.

Dr. Robert Heyer

Faculty of Informatics
AG Databases & Software Engineering
Projekte

Aktuelle Projekte

Optimizing graph databases focussing on data processing and integration of machine learning for large clinical and biological datasets
Laufzeit: 01.12.2021 bis 30.04.2025

Graphdatenbanken stellen eine effiziente Technik zur Speicherung und zum Zugriff auf hochgradig
verknüpfte Daten unter Verwendung einer Graphstruktur dar, wie z.B. Verbindungen zwischen Messdaten zu Umweltparametern oder klinischen Patientendaten. Die flexible Knotenstruktur macht es einfach, die Ergebnisse verschiedener Untersuchungen hinzuzufügen. Dies reicht von einfachen Blutdruckmessungen über die neuesten CT- und MRT-Scans bis hin zu hochauflösenden Omics-Analysen (z.B. von Tumorbiopsien, Darmmikrobiom-Proben). Allerdings wird das volle Potenzial der Datenverarbeitung und -analyse mittels Graphdatenbanken in biologischen und klinischen Anwendungsfällen noch nicht vollständig ausgeschöpft. Insbesondere die riesige Menge an miteinander verbundenen Daten, die geladen, verarbeitet und analysiert werden müssen, führt zu zu langen Verarbeitungszeiten, um in klinische Arbeitsabläufe integriert werden zu können. Um dieses Ziel zu erreichen sind neuartige Optimierungen von Graph-Operatoren sowie eine geeignete Integration von Analyseansätzen notwendig.
Dieses Projekt zielt darauf ab, die oben genannten Probleme in zwei Richtungen zu lösen: (i) Vorschlag geeigneter Optimierungen für Graphdatenbank-Operationen, auch unter Einsatz moderner Hardware, und(ii) Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens für eine einfachere und schnellere Analyse der biologischen Daten. Für die erste Richtung untersuchen wir den Stand der Technik von Graphdatenbanksystemenund deren Speicherung sowie ihr Verarbeitungsmodell. Anschließend schlagen wir Optimierungen für effiziente
operationale und analytische Operatoren vor. Für die zweite Richtung stellen wir uns vor, Algorithmen des maschinellen Lernens näher an ihre Datenlieferanten - die Graphdatenbanken - heranzubringen. Zu diesem Zweck füttern wir in einem ersten Schritt die Algorithmen des maschinellen Lernens direkt mit dem Graphen als Eingabe, indem wir geeignete Graphenoperatoren entwerfen. In einem zweiten Schritt integrieren wir das maschinelle Lernen direkt in die Graphdatenbank, indem wir spezielle Knoten hinzufügen, die das Modell des Algorithmus für maschinelles Lernen repräsentieren.
Die Ergebnisse unseres Projekts sind verbesserte Operatoren, die sowohl moderne Hardware als auch Integrationskonzepte für Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen. Unsere allgemein entwickelten Ansätze werden das Verarbeiten und Analysieren riesiger Graphen in einer Fülle von Anwendungsfällen über unseren angestrebten Anwendungsfall der biologischen und klinischen Datenanalyse hinaus vorantreiben.

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Optimizing graph databases focussing on data processing and integration of machine learning for large clinical and biological datasets
Laufzeit: 01.12.2021 bis 30.11.2024

Graphdatenbanken stellen eine effiziente Technik zur Speicherung und zum Zugriff auf hochgradig
verknüpfte Daten unter Verwendung einer Graphstruktur dar, wie z.B. Verbindungen zwischen Messdatenzu Umweltparametern oder klinischen Patientendaten. Die flexible Knotenstruktur macht es einfach, dieErgebnisse verschiedener Untersuchungen hinzuzufügen. Dies reicht von einfachen Blutdruckmessungenüber die neuesten CT- und MRT-Scans bis hin zu hochauflösenden Omics-Analysen (z.B. von Tumorbiopsien,Darmmikrobiom-Proben). Allerdings wird das volle Potenzial der Datenverarbeitung und -analyse mittelsGraphdatenbanken in biologischen und klinischen Anwendungsfällen noch nicht vollständig ausgeschöpft.Insbesondere die riesige Menge an miteinander verbundenen Daten, die geladen, verarbeitet und analysiertwerden müssen, führt zu zu langen Verarbeitungszeiten, um in klinische Arbeitsabläufe integriert werdenzu können. Um dieses Ziel zu erreichen sind neuartige Optimierungen von Graph-Operatoren sowie eine
geeignete Integration von Analyseansätzen notwendig.
Dieses Projekt zielt darauf ab, die oben genannten Probleme in zwei Richtungen zu lösen: (i) Vorschlag
geeigneter Optimierungen für Graphdatenbank-Operationen, auch unter Einsatz moderner Hardware, und(ii) Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens für eine einfachere und schnellere Analyse der biologischenDaten. Für die erste Richtung untersuchen wir den Stand der Technik von Graphdatenbanksystemen
und deren Speicherung sowie ihr Verarbeitungsmodell. Anschließend schlagen wir Optimierungen für effizienteoperationale und analytische Operatoren vor. Für die zweite Richtung stellen wir uns vor, Algorithmen desmaschinellen Lernens näher an ihre Datenlieferanten - die Graphdatenbanken - heranzubringen. Zu diesemZweck füttern wir in einem ersten Schritt die Algorithmen des maschinellen Lernens direkt mit dem Graphenals Eingabe, indem wir geeignete Graphenoperatoren entwerfen. In einem zweiten Schritt integrieren wir dasmaschinelle Lernen direkt in die Graphdatenbank, indem wir spezielle Knoten hinzufügen, die das Modell des Algorithmus für maschinelles Lernen repräsentieren. Die Ergebnisse unseres Projekts sind verbesserte Operatoren, die sowohl moderne Hardware als auch Integrationskonzepte für Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen. Unsere allgemein entwickeltenAnsätze werden das Verarbeiten und Analysieren riesiger Graphen in einer Fülle von Anwendungsfällen überunseren angestrebten Anwendungsfall der biologischen und klinischen Datenanalyse hinaus vorantreiben.

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Abgeschlossene Projekte

Integrated Cycles for Urban Biomass (ICU): Optimierung von Biomasseströmen und -verwertungswegen in urbanen Wohngebäuden mit dem Ziel einer CO2-neutralen Stadt
Laufzeit: 01.12.2019 bis 28.02.2021

Um der fortschreitenden globalen Erwärmung erfolgreich entgegenwirken zu können, ist es zwingend notwendig, eine CO2-neutrale Gesellschaft basierend auf nachhaltigen Wertschöpfungskreisläufen zu etablieren. Allerdings fehlen derzeit noch CO2-neutrale Konzepte für die Versorgung mit Lebensmitteln und Entsorgung bzw. Nutzung der biogenen Reststoffe.
Ein Ansatz dafür wäre es, die in Gebäuden anfallende Biomasse zu recyceln und die Produktion der Lebensmittel wenigstens teilweise direkt in die Stadt und die Gebäude zu integrieren. Dabei werden die von Menschen generierten biogenen Reststoffe im "Technikum" des Hauses anaerob durch eine Biogasanlage zu Methan und CO2 abgebaut. Methan wiederum kann in einem hausinternen Blockheizkraft zur Bereitstellung von Strom und Wärme genutzt werden. Der verbleibende Gärrest wird als Nährstofflieferant verwendet, um auf Häuserdächern oder hausinternen Gewächshäusern Obst und Gemüse anzubauen. Um beim Anbau der Pflanzen möglichst große Erträge zu erreichen, könnten die Pflanzen direkt in Nährlösungen angebaut werden (hydroponische Kultur). Allerdings muss bei dieser Prozessführung getestet werden, ob sich im Gärrest enthaltene Verbindungen hemmend auf das Pflanzenwachstum auswirken und ob Ammonium und andere (organische) Nährstoffverbindungen für die Pflanzen nutzbar sind oder erst durch Mikroorganismen (an den Wurzeln) umgewandelt werden müssen. Der Vorteil dieses lokalen Biomasserecyclings ist, dass die vorhandenen Biomasseströme optimal genutzt.
Voraussetzung um diese Vision umzusetzen, ist die vorherige Evaluierung der wirtschaftlichen, energetischen, stofflichen, technischen, juristischen und hygienischen Aspekte des Konzepts und die Abschätzung möglicher Potentiale. Diese soll im Rahmen der hier beantragten Machbarkeitsstudie durchgeführt werden.

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InflammatorySystems-Microbiome: Systemdiagnostik des menschlichen Darmmikrobioms bei entzündungsbedingten Erkrankungen mittels Metaproteomeanalyse
Laufzeit: 01.10.2017 bis 31.10.2018

Das menschliche Darmsystem zählt zu den größten Organsystemen. Es wird von mehreren chronisch-entzündlichen Darmerkrankungen (IBD) mit teilweise unbekannter Pathogenese, wie Morbus Crohn oder Colitis ulcerosa, befallen. Diese begünstigen wiederum die Entwicklung von Tumoren. Darüber hinaus scheinen Aberrationen im Darmmikrobiom mit einem breiten Spektrum von Entzündungskrankheiten zusammenzuhängen, einschließlich allergischer Erkrankungen, Asthma und Reizdarmerkrankungen. Die Pathogenese von IBD, insbesondere der Einfluss des Mikrobioms auf das Darmsystem und umgekehrt, ist kaum verstanden. Ein Grund dafür ist der Mangel an geeigneten Methoden für die umfassende Untersuchung des Darmmikrobioms und dessen Funktion bei Gesundheit und Krankheit. Bisher befassen sich die Methoden zur Untersuchung von Fäkalproben nur mit einzelnen Parametern, z.B.  erhöhte Spiegel von Calprotectin und Lactoferrin als Marker für Schleimhautentzündungen oder die Menge an Elastase 1 als Marker für chronische Pankreatitis und Pankreaskrebs. Durch die Entwicklung von Hochdurchsatzverfahren zur Identifizierung von Genen (Metagenomik / Metatranskriptomik) und Proteinen (Metaproteomik) kann das Mikrobiom jedoch in seiner Gesamtheit untersucht werden.

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Publikationen

2024

2023

2021

2020

  • Alberto Scoma, Way Cern Khor, Marta Coma, Robert Heyer, Ruben Props, Jonas Schoelynck, Tim Bouts, Dirk Benndorf, Desheng Li, Hemin Zhang, et al. Substrate-Dependent Fermentation of Bamboo in Giant Panda Gut Microbiomes: Leaf Primarily to Ethanol and Pith to Lactate. Frontiers in microbiology, Volume 11, page 530, 2020.
     
  • Robert Heyer, Johanna Klang, Patrick Hellwig, Kay Schallert, Philipp Kress, Benedikt Huelsemann, Susanne Theuerl, Udo Reichl, and Dirk Benndorf. Impact of feeding and stirring regimes on the internal stratification of microbial communities in the fermenter of anaerobic digestion plants. Bioresource Technology, 2020.
     
  • Irena Maus, Tom Tubbesing, Daniel Wibberg, Robert Heyer, Julia Hassa, Geizecler Tomazetto, Liren Huang, Boyke Bunk, Cathrin Spröer, Dirk Benndorf, Vladimir Zverlov, Alfred Pühler, Michael Klocke, and Sczyrba. The Role of Petrimonas mucosa ING2-E5AT in Mesophilic Biogas Reactor Systems as Deduced from Multiomics Analyses. Microorganisms, 8(12, ARTICLE-NUMBER = 2024), 2020.
     

2019

  • Roman Zoun, Kay Schallert, David Broneske, Ivayla Trifonova, Xiao Chen, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. Efficient Transformation of Protein Sequence Databases to Columnar Index Schema. In International Workshop on Biological Knowledge Discovery and Data Mining (BIOKDD-DEXA), volume 1062 of CCIS, pages 67–72. IEEE, August 2019.
     
  • Robert Heyer, Kay Schallert, Corina Siewert, Fabian Kohrs, J. Greve, I. Maus, J. Klang, M. Klocke, M. Heiermann, M. Hoffmann, S. Puettker, M. Calusinska, Roman Zoun, Gunter Saake, Dirk Benndorf, and Udo Reichl. Metaproteome analysis reveals that syntrophy, competition, and phage-host interaction shape microbial communities in biogas plants. Microbiome, 7(1):69, April 2019.
     
  • Roman Zoun, Kay Schallert, David Broneske, Wolfram Fenske, Marcus Pinnecke, Robert Heyer, Sven Brehmer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. MSDataStream - Connecting a Bruker Mass Spectrometer to the Internet. In Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web, pages 507 – 510. Gesellschaft für Informatik, March 2019.
     
  • Robert heyer, Kay Schallert, Anja Buedel, Roman Zoun, Sebastian Dorl, Alexander Behne, Fabian Kohrs, Sebastian Puettker, Corina Siewert, Thilo Muth, Gunter Saake, Udo Reichl, and Dirk Benndorf. A robust and universal metaproteomics workflow for research studies and routine diagnostics within 24 hours using phenol extraction, FASP digest and the MetaProteomeAnalyzer. Frontiers in Microbiology, Volume 10 1883, 2019.
     
  • Roman Zoun, Kay Schallert, David Broneske, Sören Falkenberg, Robert Heyer, Sabine Wehnert, Sven Brehmer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. MStream: Proof of Concept of an Analytic Cloud Platform for Near-Real-Time Diagnostics using Mass Spectrometry Data. 002-2019, Otto-von-Guericke-University Magdeburg, 2019.
     
  • R. Heyer, K. Schallert, C. Siewert, F. Kohrs, J. Greve, I. Maus, J. Klang, M. Klocke, M. Heiermann, M. Hoffmann, S. Puttker, M. Calusinska, R. Zoun, G. Saake, D. Benndorf, and U. Reichl. Metaproteome analysis reveals that syntrophy, competition, and phage-host interaction shape microbial communities in biogas plants. Microbiome, Volume 7, 2019. Hv5rv Times Cited:1 Cited References Count:70.
     
  • T. Lehmann, K. Schallert, R. Vilchez-Vargas, D. Benndorf, S. Puttker, S. Sydor, C. Schulz, L. Bechmann, A. Canbay, B. Heidrich, U. Reichl, A. Link, and R. Heyer. Metaproteomics of fecal samples of Crohn's disease and Ulcerative Colitis. J Proteomics, Volume 201, pages 93–103, 2019. Lehmann, T Schallert, K Vilchez-Vargas, R Benndorf, D Puttker, S Sydor, S Schulz, C Bechmann, L Canbay, A Heidrich, B Reichl, U Link, A Heyer, R eng Netherlands 2019/04/23 06:00 J Proteomics. 2019 Jun 15;201:93-103. doi: 10.1016/j.jprot.2019.04.009. Epub.
     
  • A. Scoma, R. Heyer, R. Rifai, C. Dandyk, I. Marshall, F. M. Kerckhof, A. Marietou, H. T. S. Boshker, F. J. R. Meysman, K. G. Malmos, T. Vosegaard, P. Vermeir, I. M. Banat, D. Benndorf, and N. Boon. Reduced TCA cycle rates at high hydrostatic pressure hinder hydrocarbon degradation and obligate oil degraders in natural, deep-sea microbial communities. ISME J, 13(4):1004–1018, 2019. Scoma, Alberto Heyer, Robert Rifai, Ridwan Dandyk, Christian Marshall, Ian Kerckhof, Frederiek-Maarten Marietou, Angeliki Boshker, Henricus T S Meysman, Filip J R Malmos, Kirsten G Vosegaard, Thomas Vermeir, Pieter Banat, Ibrahim M Benndorf, Dirk Boon, Ni.
     
  • C. E. Thorn, C. Bergesch, A. Joyce, G. Sambrano, K. McDonnell, F. Brennan, R. Heyer, D. Benndorf, and F. Abram. A robust, cost-effective method for DNA, RNA and protein co-extraction from soil, other complex microbiomes and pure cultures. Mol Ecol Resour, 19(2):439–455, 2019. Thorn, Camilla E Bergesch, Christian Joyce, Aoife Sambrano, Gustavo McDonnell, Kevin Brennan, Fiona Heyer, Robert Benndorf, Dirk Abram, Florence eng NUI Galway England 2018/12/20 06:00 Mol Ecol Resour. 2019 Mar;19(2):439-455. doi: 10.1111/1755-0998.12979.
     

2018

  • Roman Zoun, Gabriel Campero Durand, Kay Schallert, Apoorva Patrikar, David Broneske, Wolfram Fenske, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. Protein Identification as a Suitable Application for Fast Data Architecture. In International Workshop on Biological Knowledge Discovery and Data Mining (BIOKDD-DEXA), pages 168 – 178. IEEE, September 2018.
     
  • Roman Zoun, Kay Schallert, Atin Janki, Rohith Ravindran, Gabriel Campero Durand, Wolfram Fenske, David Broneske, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. Streaming FDR Calculation for Protein Identication. In Advances in Databases and Information Systems, pages 80 – 87, September 2018.
     
  • Atin Janki, Roman Zoun, Kay Schallert, Rohith Ravindran, David Broneske, Wolfram Fenske, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. Connecting X! Tandem to a Database Management System. In GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken, GvDB, pages 77–82, May 2018.
     
  • T. Muth, F. Kohrs, R. Heyer, D. Benndorf, E. Rapp, U. Reichl, L. Martens, and B. Y. Renard. MPA Portable: A Stand-Alone Software Package for Analyzing Metaproteome Samples on the Go. Anal Chem, 90(1):685–689, 2018. Muth, Thilo Kohrs, Fabian Heyer, Robert Benndorf, Dirk Rapp, Erdmann Reichl, Udo Martens, Lennart Renard, Bernhard Y eng U24 CA199347/CA/NCI NIH HHS/ Research Support, N.I.H., Extramural Research Support, Non-U.S. Gov't 2017/12/08 06:00 Anal Chem. 2018 Ja.
     
  • Lisa Wenzel, Robert Heyer, Kay Schallert, Lucy Löser, Röbbe Wünschiers, Udo Reichl, and Dirk Benndorf. SDS-PAGE fractionation to increase metaproteomic insight into the taxonomic and functional composition of microbial communities for biogas plant samples. Engineering in Life Sciences, Volume 18, 2018.
     
  • R. Zoun, G. C. Durand, K. Schallert, A. Patrikar, D. Broneske, W. Fenske, R. Heyer, D. Benndorf, and G. Saake. Protein Identification as a Suitable Application for Fast Data Architecture. Database and Expert Systems Applications: Dexa 2018 International Workshops, Volume 903, pages 168–178, 2018. Bm1ts Times Cited:1 Cited References Count:30 Communications in Computer and Information Science.
     
  • R. Zoun, K. Schallert, A. Janki, R. Ravindran, G. C. Durand, W. Fenske, D. Broneske, R. Heyer, D. Benndorf, and G. Saake. Streaming FDR Calculation for Protein Identification. New Trends in Databases and Information Systems, Adbis 2018, Volume 909, pages 80–87, 2018. Bm5sq Times Cited:1 Cited References Count:20 Communications in Computer and Information Science.
     

2017

  • Robert Heyer, Kay Schallert, Roman Zoun, Beatrice Becher, Gunter Saake, and Dirk Benndorf. Challenges and perspectives of metaproteomic data analysis.. Journal of biotechnology, Number 261, pages 24–36, 11 2017.
     
  • Roman Zoun, Kay Schallert, David Broneske, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and Gunter Saake. Interactive Chord Visualization for Metaproteomics. In International Workshop on Biological Knowledge Discovery and Data Mining (BIOKDD-DEXA). IEEE, 2017. www.dxdoi.org/10.1109/DEXA.2017.32.
     
  • R. Heyer, K. Schallert, R. Zoun, B. Becher, G. Saake, and D. Benndorf. Challenges and perspectives of metaproteomic data analysis. J Biotechnol, Volume 261, pages 24–36, 2017. Heyer, Robert Schallert, Kay Zoun, Roman Becher, Beatrice Saake, Gunter Benndorf, Dirk eng Review Netherlands 2017/07/01 06:00 J Biotechnol. 2017 Nov 10;261:24-36. doi: 10.1016/j.jbiotec.2017.06.1201. Epub 2017 Jun 27.
     
  • F. Kohrs, R. Heyer, T. Bissinger, R. Kottler, K. Schallert, S. Puttker, A. Behne, E. Rapp, D. Benndorf, and U. Reichl. Proteotyping of laboratory-scale biogas plants reveals multiple steady-states in community composition. Anaerobe, Volume 46, pages 56–68, 2017. Kohrs, F Heyer, R Bissinger, T Kottler, R Schallert, K Puttker, S Behne, A Rapp, E Benndorf, D Reichl, U eng England 2017/02/13 06:00 Anaerobe. 2017 Aug;46:56-68. doi: 10.1016/j.anaerobe.2017.02.005. Epub 2017 Feb 9.
     
  • R. Zoun, K. Schallert, D. Broneske, R. Heyer, D. Benndorf, and G. Saake. Interactive Chord Visualization for Metaproteomics. 2017 28th International Workshop on Database and Expert Systems Applications (Dexa), 2017. Bj5nr Times Cited:4 Cited References Count:11 International Workshop on Database and Expert Systems Applications-DEXA.
     

2016

2015

2014

2013

2012

misc

Forschung
  • Software and database development for analysis of complex microbial communities
  • Metaproteome analysis
  • Human gut microbiome
Lehrveranstaltungen

Methoden der Proteinanalytik

Letzte Änderung: 08.03.2023 - Ansprechpartner: