Dr.-Ing.
Dr. Robert Heyer
AG Databases & Software Engineering
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.
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.
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.
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.
2024
- Rahul Mondal, Evelina Ignatova, Daniel
Walke, David Broneske, Gunter Saake, and Robert Heyer.
Clustering graph data: the roadmap to spectral techniques.
Discover Artificial Intelligence, January 2024.
(PDF)
2023
- Rahul Mondal, Minh Dung Do, Nasim Uddin
Ahmed, Daniel Walke, Daniel Micheel, David Broneske, Gunter Saake, and Robert
Heyer.
Decision tree learning in Neo4j on homogeneous and
unconnected graph nodes from biological and clinical datasets.
BMC Medical Informatics and Decision Making, 2023.
(PDF)
- Daniel Walke, Daniel Micheel, Kay
Schallert, Thilo Muth, David Broneske, Gunter Saake, and Robert Heyer.
The importance of graph databases and graph learning for
clinical applications.
Database: The Journal of Biological Databases and Curation, 2023.
Accepted review about graph databases and graph machine learning.
(PDF)
2021
- Jo De Vrieze, Robert Heyer, Ruben
Props, Lieven Van Meulebroek, Karen Gille, Lynn Vanhaecke, Dirk Benndorf, and
Nico Boon.
Triangulation of microbial fingerprinting in anaerobic digestion
reveals consistent fingerprinting profiles..
Water research, Volume 202, page 117422, September
2021.
- Ronald Biemann, Enrico Buß, Dirk
Benndorf, Theresa Lehmann, Kay Schallert, Sebastian Püttker, Udo Reichl,
Berend Isermann, Jochen G. Schneider, Gunter Saake, and Robert Heyer.
Fecal Metaproteomics
Reveals Reduced Gut Inflammation and Changed Microbial Metabolism Following
Lifestyle-Induced Weight Loss.
Biomolecules, 11(5, ARTICLE-NUMBER = 726),
2021.
- Daniel Walke, Kay Schallert, Prasanna
Ramesh, Dirk Benndorf, Emanuel Lange, Udo Reichl, and Robert Heyer.
MPA_Pathway_Tool:
User-Friendly, Automatic Assignment of Microbial Community Data on Metabolic
Pathways.
International Journal of Molecular Sciences, 22(20, ARTICLE-NUMBER
= 10992), 2021.
- Roman Zoun, Kay Schallert, David
Broneske, Ivayla Trifonova, Xiao Chen, Robert Heyer, Dirk Benndorf, and
Gunter Saake.
An Investigation of
Alternatives to Transform Protein Sequence Databases to a Columnar Index
Schema.
Algorithms, 14(2), 2021.
- Rahul Mondal, Minh Dung Do, Nasim Uddin
Ahmed, David Broneske, Gunter Saake, and Robert Heyer.
Integrating Decision Tree Learning on the Graph Database Neo4j to
Analyze Clinical Data.
In Proceedings of the International Conference on Computational
Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB),
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,
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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
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- 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
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- F. Kohrs, R. Heyer, T. Bissinger,
R. Kottler, K. Schallert, S. Puttker, A. Behne, E. Rapp, D. Benndorf, and
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Proteotyping of
laboratory-scale biogas plants reveals multiple steady-states in community
composition.
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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
- A. Bensmann, R. Hanke-Rauschenbach,
R. Heyer, F. Kohrs, D. Benndorf, R. Kausmann, M. Plochl, M. Heiermann,
U. Reichl, and K. Sundmacher.
Diagnostic concept for
dynamically operated biogas production plants.
Renewable Energy, Volume 96, pages 479–489, 2016.
A Dq5ux Times Cited:12 Cited References Count:25.
- R. Heyer, D. Benndorf, F. Kohrs,
J. De Vrieze, N. Boon, M. Hoffmann, E. Rapp, A. Schluter, A. Sczyrba, and
U. Reichl.
Proteotyping of
biogas plant microbiomes separates biogas plants according to process
temperature and reactor type.
Biotechnol Biofuels, Volume 9, page 155, 2016.
Heyer, R Benndorf, D Kohrs, F De Vrieze, J Boon, N Hoffmann, M Rapp, E
Schluter, Andreas Sczyrba, Alexander Reichl, U eng England 2016/07/28 06:00
Biotechnol Biofuels. 2016 Jul 26;9:155. doi: 10.1186/s13068-016-0572-4.
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- R. Heyer, F. Kohrs, U. Reichl, and
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of complex microbial communities in biogas plants.
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Heyer, Robert Kohrs, Fabian Reichl, Udo Benndorf, Dirk eng Research Support,
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- F. Kohrs, S. Wolter, D. Benndorf,
R. Heyer, M. Hoffmann, E. Rapp, A. Bremges, A. Sczyrba, A. Schluter, and
U. Reichl.
Fractionation of
biogas plant sludge material improves metaproteomic characterization to
investigate metabolic activity of microbial communities.
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Kohrs, Fabian Wolter, Sophie Benndorf, Dirk Heyer, Robert Hoffmann, Marcus
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The
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Muth, Thilo Behne, Alexander Heyer, Robert Kohrs, Fabian Benndorf, Dirk
Hoffmann, Marcus Lehteva, Miro Reichl, Udo Martens, Lennart Rapp, Erdmann eng
Research Support, Non-U.S. Gov't 2015/02/11 06:00 J Proteome Res. 2015 Mar
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- S. Puttker, F. Kohrs, D. Benndorf,
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Metaproteomics
of activated sludge from a wastewater treatment plant - a pilot
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Puttker, Sebastian Kohrs, Fabian Benndorf, Dirk Heyer, Robert Rapp, Erdmann
Reichl, Udo eng Research Support, Non-U.S. Gov't Germany 2015/07/24 06:00
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Biological methanation of
hydrogen within biogas plants: A model-based feasibility study.
Applied Energy, Volume 134, pages 413–425, 2014.
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- F. Kohrs, R. Heyer, A. Magnussen,
D. Benndorf, T. Muth, A. Behne, E. Rapp, R. Kausmann, M. Heiermann,
M. Klocke, and U. Reichl.
Sample
prefractionation with liquid isoelectric focusing enables in depth microbial
metaproteome analysis of mesophilic and thermophilic biogas
plants.
Anaerobe, Volume 29, pages 59–67, 2014.
Kohrs, F Heyer, R Magnussen, A Benndorf, D Muth, T Behne, A Rapp, E Kausmann, R
Heiermann, M Klocke, M Reichl, U eng Research Support, Non-U.S. Gov't England
2013/12/07 06:00 Anaerobe. 2014 Oct;29:59-67. doi:
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2013
- A. Hanreich, U. Schimpf, M. Zakrzewski,
A. Schluter, D. Benndorf, R. Heyer, E. Rapp, A. Puhler, U. Reichl, and
M. Klocke.
Metagenome and
metaproteome analyses of microbial communities in mesophilic biogas-producing
anaerobic batch fermentations indicate concerted plant carbohydrate
degradation.
Syst Appl Microbiol, 36(5):330–8, 2013.
Hanreich, Angelika Schimpf, Ulrike Zakrzewski, Martha Schluter, Andreas
Benndorf, Dirk Heyer, Robert Rapp, Erdmann Puhler, Alfred Reichl, Udo Klocke,
Michael eng Research Support, Non-U.S. Gov't Germany 2013/05/23 06:00 Syst
Appl Microbiol. 2013 Jul;36(5).
- R. Heyer, F. Kohrs, D. Benndorf,
E. Rapp, R. Kausmann, M. Heiermann, M. Klocke, and U. Reichl.
Metaproteome
analysis of the microbial communities in agricultural biogas
plants.
N Biotechnol, 30(6):614–22, 2013.
Heyer, R Kohrs, F Benndorf, D Rapp, E Kausmann, R Heiermann, M Klocke, M
Reichl, U eng Research Support, Non-U.S. Gov't Netherlands 2013/02/02 06:00 N
Biotechnol. 2013 Sep 25;30(6):614-22. doi: 10.1016/j.nbt.2013.01.002. Epub
2013 Jan 29.
2012
- A. Hanreich, R. Heyer, D. Benndorf,
E. Rapp, M. Pioch, U. Reichl, and M. Klocke.
Metaproteome
analysis to determine the metabolically active part of a thermophilic
microbial community producing biogas from agricultural biomass.
Can J Microbiol, 58(7):917–22, 2012.
Hanreich, Angelika Heyer, Robert Benndorf, Dirk Rapp, Erdmann Pioch, Markus
Reichl, Udo Klocke, Michael eng Research Support, Non-U.S. Gov't Canada
2012/06/14 06:00 Can J Microbiol. 2012 Jul;58(7):917-22. doi:
10.1139/w2012-058. Epub 2012 Jun 12.
misc
- Daniel Walke, Daniel Steinbach,
Sebastian Gibb, Thorsten Kaiser, Paul Ahrens, Gunter Saake, David Broneske,
and Robert Heyer.
Edges
are all you need: Potential of Medical Time Series Analysis with Graph Neural
Networks..
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- Software and database development for analysis of complex microbial communities
- Metaproteome analysis
- Human gut microbiome
Methoden der Proteinanalytik