Curriculum vitae

Forschungsschwerpunkte
  • Signal- und Datenanalyse
  • Analyse medizinischer und mikroskopischer Bilddaten mit Ansätzen aus der digitalen Bildverarbeitung
  • statistische Modellierung und maschinelles Lernen
Wissenschaftlicher Werdegang
seit 2012 Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe Angewandte Systembiologie am Hans-Knöll-Institut
2011-2012 Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe Computational Neuroscience and Machine Learning am Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) in Frankfurt am Main
2009-2011 Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe Visual Neuroscience in der Fakultät für Psychologie an der Universität von Nottingham (GB)
2009 Dr. rer. nat. in Angewandter Mathematik an der Universität von Nottingham (GB)
2005 M.Sc. in Technischer Physik am Royal Institute of Technology in Stockholm (SWE)

Publikationen

Stanišić A, Svensson CM, Ettelt U, Kries H# (2022) Defining a nonribosomal specificity code for design. bioRxiv [Preprint]
Campagner A, Ciucci D, Svensson CM, Figge MT, Cabitza F (2021) Ground truthing from multi-rater labeling with three-way decision and possibility theory. Inf Sci 545, 771-790.
Kästner B, Hengoju S, Svensson CM, Figge MT, Rosenbaum MA (2021) Mit Tropfenmikrofluidik zu Hochgeschwindigkeits-Biotechnologie. BIOspektrum 27(3), 260-262. (Review)
Shopova IA, Belyaev I, Dasari P, Jahreis S, Stroe MC, Cseresnyés Z, Zimmermann AK, Medyukhina A, Svensson C-M, Krüger T, Szeifert V, Nietzsche S, Conrad T, Blango MG, Kniemeyer O, von Lilienfeld-Toal M, Zipfel PF, Ligeti E, Figge MT, Brakhage AA (2020) Human neutrophils produce antifungal extracellular vesicles against Aspergillus fumigatus. mBio 11(2), e00596-20.
Hirth G, Svensson C-M, Böttcher K, Ullrich S, Figge MT, Jungnickel B (2019) Regulation of the germinal center reaction and somatic hypermutation dynamics by homologous recombination. J Immunol 203(6), 1493-1501.
Kresinsky A, Schnöder TM, Jacobsen ID, Rauner M, Hofbauer LC, Ast V, König R, Hoffmann B, Svensson C-M, Figge MT, Hilger I, Heidel FH, Böhmer FD, Müller JP (2019) Lack of CD45 in FLT3-ITD mice results in a myeloproliferative phenotype, cortical porosity, and ectopic bone formation. Oncogene 38(24), 4773-4787.
Svensson C-M, Figge MT (2019) Künstliche Intelligenz für die biomedizinische Bildgebung. GIT Labor-Fachzeitschrift , (Review)
Svensson C-M*, Shydkiv O*, Dietrich S, Mahler L, Weber T, Choudhary M, Tovar M, Figge MT**, Roth M**; *authors contributed equally; *corresponding authors; **authors contributed equally (2019) Coding of experimental conditions in microfluidic droplet assays using colored beads and machine learning supported image analysis. Small 15(4), e1802384.
Tuchscherr L, Pöllath C, Siegmund A, Deinhardt-Emmer S, Hörr V, Svensson C-M, Figge MT, Monecke S, Löffler B (2019) Clinical S. aureus isolates vary in their virulence to promote adaptation to the host. Toxins 11(3), 135.
Allert S*, Förster TM*, Svensson C-M, Richardson JP, Pawlik T, Hebecker B, Rudolphi S, Juraschitz M, Schaller M, Blagojevic M, Morschhäuser J, Figge MT, Jacobsen ID, Naglik JR, Kasper L, Mogavero S, Hube B; *authors contributed equally (2018) Candida albicans-induced epithelial damage mediates translocation through intestinal barriers. mBio 9(3), e00915.