Bachelor-/Masterarbeit: Einfluss von pH- und Leitfähigkeitswerten auf das Wachstumsverhalten von E. coli zur Unterstützung von Plasmadekontaminationsprozessbeschreibungen
Leibniz-Institut für Plasmaforschung und Technologie e.V. (INP), Greifswald
Abteilungen: Plasma-Biotechnik und Data Science Methoden
DEINE AUFGABEN:
- In dieser Arbeit generierst Du mikrobiologische Rohdaten auf Basis von spezifischen Tiggerlösungen (pH- und Leifähigkeitswerte-abhängig);
- Du zeichnest Wachstumskurven gemessener optischer Dichte und Kolonie-bildender Einheiten auf;
- Anschließend beschäftigst Du Dich mit der Auswertung Deiner Wachstumskurven und geeigneter Datenformate zur Integration in das spezifische Wachstumsmodell (Data Integration);
- Ziel der Arbeit ist die Erstellung von Datensätzen für angepasste Wachstumsmodelle, welche die möglichen Effekte der plasmagetriebenen Dekontamination formal beschreiben und durch neue Labordaten optimieren und weiterentwickeln. Diese interdisziplinäre Forschung soll im Folgenden die Grundlage für industrienahe Applikationen stärken.
DEIN PROFIL:
- Du interessierst dich dafür, wie Labor- und Simulationsdaten zusammenhängen
- Du hast grundlegende Kenntnisse im Bereich der Biologie und ggf. Programmierung (z.B. Python, R)
- Idealerweise hattest du schon Kontakt mit biologischen Wachstumsmodellen, mikrobiologischen Studien oder der Simulation von biologischen Prozessen
- Die Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten ist vorteilhaft
- Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse sind erforderlich
DEINE VORTEILE:
- Du bekommst Einblicke in die anwendungsnahe Forschung außerhalb des universitären Umfelds
- Du hast die Möglichkeit mit Kolleg*innen verschiedener Fachrichtungen zusammenzuarbeiten
- Die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen, wird ermutigt
HABEN WIR DEIN INTERESSE GEWECKT ODER HAST DU FRAGEN?
Dann melde dich bei uns. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
