Hjem
Inge Jonassens bilde

Inge Jonassen

Instituttleder, Professor
  • E-postinge.jonassen@uib.no
  • Telefon+47 55 58 47 1390524316
  • Besøksadresse
    Høyteknologisenteret i Bergen
    5020 Bergen
    Rom 
    409M3
  • Postadresse
    Postboks 7803
    5020 Bergen

Jeg er leder for Institutt for informatikk og har i denne rollen overordnet ansvar for instituttets virksomhet inkludert forskning og utdanning.  

Mitt eget forskningsfelt er bioinformatikk - utvikling og bruk av informatikk-metoder på analyse av molekylærbiologiske data. Jeg er interessert i metoder for oppdaging av mønstre, data-analyse, algoritmer og maskinlæring anvendt på molekylærbiologiske data. Min forskning inkluderer tett samarbeid med eksperimentelle grupper innen for ulike biologiske og biomedisinske felt. Jeg arbeider med analyse av ulike typer data slik som DNA-sekvenser (og genomer), proteiners sekvenser og struktur, gen-uttrykkingsdata og data produsert av høykapasitets-teknologier innen for eksempel sekvensering. Gruppen min er også engasjert i utvikling og bruk av metoder for integrasjon av data og verktøy innen bioinformatikk.

Jeg underviser primært kurs innen feltet bioinformatikk, men har også undervist blant annet brukerkurs i informatikk og kurs innen databaser. 

  • Vis forfatter(e) (2023). Toxicogenomics using precision-cut liver slice culture in fish .
  • Vis forfatter(e) (2023). Toxicogenomics using precision-cut liver slice culture in fish.
  • Vis forfatter(e) (2023). LOCATOR: feature extraction and spatial analysis of the cancer tissue microenvironment using mass cytometry imaging technologies. Bioinformatics Advances.
  • Vis forfatter(e) (2023). Integrative omics-analysis of lipid metabolism regulation by peroxisome proliferator-activated receptor a and b agonists in male Atlantic cod. Frontiers in Physiology. 17 sider.
  • Vis forfatter(e) (2023). Early response evaluation by single cell signaling profiling in acute myeloid leukemia. Nature Communications.
  • Vis forfatter(e) (2023). Author Correction: Early response evaluation by single cell signaling profiling in acute myeloid leukemia (Nature Communications, (2023), 14, 1, (115), 10.1038/s41467-022-35624-4). Nature Communications.
  • Vis forfatter(e) (2022). LiceBase- An organism-Specific Database for Functional Genomics of Salmon Louse.
  • Vis forfatter(e) (2022). Identifying predictors of survival in patients with leukemia using single-cell mass cytometry and machine learning. bioRxiv.
  • Vis forfatter(e) (2022). Early response evaluation by single cell signaling profiling in acute myeloid leukemia. Research Square.
  • Vis forfatter(e) (2021). The salmon louse genome: Copepod features and parasitic adaptations. Genomics. 3666-3680.
  • Vis forfatter(e) (2021). The chemical defensome of five model teleost fish. Scientific Reports. 1-13.
  • Vis forfatter(e) (2021). SeeCiTe: a method to assess CNV calls from SNP arrays using trio data. Bioinformatics. 1876-1883.
  • Vis forfatter(e) (2021). Repeated bronchoscopy in health and obstructive lung disease: is the airway microbiome stable? BMC Pulmonary Medicine. 1-12.
  • Vis forfatter(e) (2021). Machine Learning Approaches for Biomarker Discovery Using Gene Expression Data.
  • Vis forfatter(e) (2021). Episode 2 - Inge Jonassen forklarer sammenheng mellom kunstig intelligens og proteinfolding.
  • Vis forfatter(e) (2021). Det er arbeidskrevende å gjøre data delbare! Khrono.no.
  • Vis forfatter(e) (2021). Comprehensive characterization of copy number variation (CNV) called from array, long- and short-read data. BMC Genomics. 15 sider.
  • Vis forfatter(e) (2021). A novel approach to co-expression network analysis identifies modules and genes relevant for moulting and development in the Atlantic salmon louse (Lepeophtheirus salmonis). BMC Genomics. 25 sider.
  • Vis forfatter(e) (2020). Using Deep Learning to Extrapolate Protein Expression Measurements. Proteomics.
  • Vis forfatter(e) (2020). Reconstructing ribosomal genes from large scale total RNA meta-transcriptomic data. Bioinformatics. 3365-3371.
  • Vis forfatter(e) (2020). ReCodLiver0.9: Overcoming Challenges in Genome-Scale Metabolic Reconstruction of a Non-model Species. Frontiers in Molecular Biosciences. 10 sider.
  • Vis forfatter(e) (2020). Quantitative transcriptomics, and lipidomics in evaluating ovarian developmental effects in Atlantic cod (Gadus morhua) caged at a capped marine waste disposal site. Environmental Research. 1-11.
  • Vis forfatter(e) (2020). På tide å sette av fem prosent av prosjektmidlene til datahåndtering? . Khrono.no.
  • Vis forfatter(e) (2020). Proteogenomics of Non-smoking Lung Cancer in East Asia Delineates Molecular Signatures of Pathogenesis and Progression. Cell. 226-244.e17.
  • Vis forfatter(e) (2020). Metagenome-assembled genome distribution and key functionality highlight importance of aerobic metabolism in Svalbard permafrost. FEMS Microbiology Ecology. 13 sider.
  • Vis forfatter(e) (2020). How open databases turn out to be crucial in the fight against Covid-19. NBS-nytt. 38-43.
  • Vis forfatter(e) (2020). Evaluation of a eukaryote phylogenetic microarray for environmental monitoring of marine sediments. Marine Pollution Bulletin. 1-9.
  • Vis forfatter(e) (2020). Common gene expression signatures in Parkinson’s disease are driven by changes in cell composition. Acta neuropathologica communications. 1-14.
  • Vis forfatter(e) (2020). Application of quantitative transcriptomics in evaluating the ex vivo effects of per- and polyfluoroalkyl substances on Atlantic cod (Gadus morhua) ovarian physiology. Science of the Total Environment. 1-11.
  • Vis forfatter(e) (2020). A multi-omics approach to study Ppar-mediated regulation of lipid metabolism in Atlantic cod (Gadus morhua).

Se fullstendig oversikt over publikasjoner i CRIStin.

Se også min profil i google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=RqvFRN4AAAAJ&hl=no&oi=ao