Der diesjährige Ulrich-Hadding- Forschungspreis wurde am 26. November 2024 vergeben an: Dr. rer. nat. Alexander Kroll

Curriculum Vitae
 

Bildung
• Aug 2023 - Promotion
                    Abschlussnote: summa cum laude
                    Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
                    Titel der Arbeit: Prediction of enzyme kinetic parameters and substrate scopes using artificial intelligence
                    Betreuer: Prof. Dr. Martin Lercher
• Okt 2022 - Apr 2023 - Elternzeit Betreuung meines Sohnes
• Apr 2013 - Mai 2019 - Bachelor and Master of Science in Mathematik, Abschlussnoten: sehr gut (1.3 & 1.4) Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
 

Stipendien
• 2018 - 2019 Stipendiat der Provinzial Rheinland

Lehre
• 2024 Entwicklung und Halten der Vorlesung Applications of Transformer Networks in Bio- and Cheminformatics
 

Forschungsschwerpunkte
• Vorhersage kinetischer Parameter von Enzymen mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens
• Entwicklung von Deep Learning Modellen zur Bestimmung der Interkation von Proteinen und kleinen Molekülen Wichtigste Publikationen
• Kroll, A., Ranjan, S., & Lercher, M. J. (2024): A multimodal Transformer Network for protein-small molecule interactions enhances predictions of kinase inhibition and enzyme-substrate relationships. PLOS Computational Biology
• Kroll, A., Ranjan, S., Engqvist, M. K., Lercher, M. J. (2023): A general model to predict small molecule substrates of enzymes based on machine and deep learning. Nature Communications
• Kroll, A., Hu, X. P., Liebrand, N. A., Lercher, M. J. (2023): Turnover number predictions for kinetically uncharacterized enzymes using machine and deep learning. Nature Communications
• Kroll, A., Engqvist, M. K., Heckmann, D., Lercher, M. J. (2021): Deep learning allows genome-scale prediction of Michaelis constants from structural features. PLoS Biology