Berufungsverfahren Molekulare Genetik | Vorstellungsvorträge  [26.10.20]

Im Zeitraum 04. bis 13. November 2020 sind die Vorstellungsvorträge im Rahmen des Berufungsverfahrens Molekulare Genetik geplant. Die Kandidatinnen und Kandidaten halten zunächst einen Lehrvortrag in deutscher Sprache zum Thema „Replikation eukaryotischer Chromosomen“ mit einer Dauer von ca. 20 Minuten. Hieran schließt sich ein ca. 30-minütiger wissenschaftlicher Fachvortrag in englischer Sprache an.
Mittwoch, 04. November 2020
 

13:00 Uhr

Prof. Dr. Mathias Wernet, Freie Universität Berlin
From genes to behavior: The molecular genetics of orientation behavior

 
Donnerstag, 05. November 2020
 

09:00 Uhr

Dr. rer. nat. Nico Posnien, Georg-August-Universität Göttingen
Evolution of visual system development – morphology
meets genomics

16:00 Uhr

Prof. Dr. Claude Becker, LMU München
The genetic basis of allelopathy, a biochemical multi-kingdom
interaction

 
Montag, 09. November 2020
 

09:00 Uhr

Dr. rer. nat. Peter Soba, UKE Hamburg
Maintain your network: genetic control of neuronal network development and function in challenging times

13:00 Uhr

Dr. rer. nat. Martin Denzel, MPI für Biologie des Alterns, Köln
Mutagenesis screens define new roles of metabolism and protein synthesis in longevity

16:00 Uhr

Dr. rer. nat. Julia Groß, Universitätsmedizin Göttingen
Extracellular Vesicles – Cellular Signals with Biomedical Potential

 
Donnerstag, 12. November 2020
 

09:00 Uhr

Dr. rer. nat. Anne von Philipsborn, Aarhus University, DK
Genes and circuits for reproductive behavior

 
Freitag, 13. November 2020

09:00 Uhr

Dr. rer. nat. Baris Tursun, Institute for Medical Systems Biology, Berlin
Safeguarding during Development, Reprogramming and Aging

13:00 Uhr

Prof. Kristen Panfilio, University Warwick, UK
Regulatory basis of tissue dynamics and ecological adaptation
in insects

 

Die Hochschulöffentlichkeit ist herzlich eingeladen, über ZOOM an den Vorstellungsvorträgen teilzunehmen.
https://uni-hohenheim.zoom.us/j/2903995277?pwd=UlIzRmkxYUpwQjgwK0twMnVVVjVmUT09


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