Ich bin Christoph Manitz, Bioinformatiker mit einem Fokus auf High-Performance Softwareentwicklung.
Ich bin Christoph Manitz, Bioinformatiker mit starkem Hintergrund in Softwareentwicklung und Datenanalyse. Mein Weg führte mich von einem Informatikstudium an der Berufsakademie Leipzig über Erfahrungen in der IT-Administration am Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie in Leipzig bis hin zur Forschung an der Schnittstelle von Mikrobiologie und Bildverarbeitung. Aktuell studiere ich im Masterstudiengang Bioinformatik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena (Note 1,4) und forsche im Rahmen meiner Masterarbeit am Leibniz Insitut für Naturstoffforschung und Infektionsbiologie - HKI Jena an GPU-beschleunigten Methoden zur Bilddekonvolution. Besonders interessiert mich die Entwicklung performanter Open-Source-Softwarelösungen mit C++, CUDA sowie die Datenanalyse mittels Skriptsprachen wie Python. In meiner Freizeit beschäftige ich mich gerne mit Webdesign, Radfahren und Volleyball.
This project presents the development of DeconvTool, an open-source command-line-based image deconvolution tool designed for heterogeneous image data, including Organ-on-Chip models. The tool is written in C++ with CUDA support. It allows users to input image data and point spread functions (PSFs) via command-line arguments or JSON-formatted configuration files. DeconvTool uniquely enables the application of region-specific PSFs, allowing for precise deconvolution across varying sample areas. The tool supports both measured and synthetic PSFs and provides options for grid-based image processing, multiple deconvolution algorithms, and handling of Tagged Image File Format (TIF) images, commonly used in imaging data. The source code is available at https://git.uni-jena.de/qi36soq/deconvtool.
SQUID is a compact high-performance 3D image deconvolution tool designed for processing large microscopy datasets with customized Point Spread Functions (PSFs) and algorithms like Richardson-Lucy deconvolution (RL) and RL with Total Variation (RLTV). The tool allows a quick and easy application. It supports various configurations for generating or loading PSFs and provides flexible options for enhancing image quality through deconvolution. The source code is available at https://github.com/Griestopff/squid/tree/main.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, mithilfe einer vergleichenden Analyse von ElasticSearch und MongoDB die Anwendbarkeit und Funktionalität im bioinforma- tischen Big Data Bereich zu überprüfen. Zu Beginn wurden die Vorteile von NoSQL Datenbanksystemen bei der Verarbeitung von riesigen Datenmengen dargelegt. Zum Vergleich wurden Kriterien wie Geschwindigkeit, Prozessorauslastung und Platzkomple- xität aufgestellt.
Das vorliegende Projekt setzt sich den Bau eines GPS-Trackers zum Ziel, welcher über das Mobilfunknetz seine Daten mit einem Webserver austauscht. Es soll eine gute Ener- gieeffizienz erreicht werden, um eine lange Nutzungsdauer und Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Das fertige Projekt soll zur Überwachung bzw. als Sicherheitssystem die- nen. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei bei der Übertragung von Geodaten und der anschließenden Verarbeitung und Darstellung.
Das vorliegende Projekt setzt sich den Bau eines GPS-Trackers zum Ziel, welcher über das TTN seine Daten mit einem Webserver austauscht. Es soll eine gute Energieeffizienz erreicht werden, um eine lange Nutzungsdauer und Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei bei der Übertragung von Geodaten in einem LPWAN und der anschließenden Verarbeitung und Darstellung.