Dr.-Ing. Nina Melzer

Forschungsinstitut für Nutztierbiologie (FBN)
Arbeitsgruppe Chronobiologie und Bioinformatik
Wilhelm-Stahl-Allee 2
18196 Dummerstorf

Forschungsinteressen

  • Statistische Lernverfahren
  • Modellierung der Genotyp-Phänotyp-Abbildung
  • Quantitative Genetik
  • Sozialverhalten bei Nutztieren

Lebenslauf

  • 2020-heute: Wissenschaftlerin am Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN) Dummerstorf, Institut für Genetik und Biometrie, Abteilung Statistische Methoden in der Genomik.
  • 2016-2020: Nachwuchsgruppenleitung 'Phänotypsierung des Tierwohls' am Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN) Dummerstorf, Institut für Genetik und Biometrie, Abteilung Haustiergenetik und Tierzucht. Die Nachwuchsforschergruppe war Teil des Verbundprojekts “PHÄNOMICS” und wurde finanziell vom BMBF (Förderkennzeichen: 0315536G) und dem FBN Dummerstorf unterstützt.
  • 2016: Forschungsaufenthalt (3 Monate) an der Universität Guelph in Kanada. Thema: “Analysis of genomic inbreeding in dairy cattle using Next-Generation Sequencing (NGS)“; finanziert von DFG (ME 4746/1-1) und Leibniz-Institut für Nutztierbiologie.
  • 2013-2015: PostDoc am Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN) Dummerstorf, Institut für Genetik und Biometrie.
  • 2014:  Promotion (Bioinformatik; Dr.-Ing.) an der Universität Rostock. Thema: "Investigating possibilities to predict milk phenotypes in Holstein Friesian cows based on a more complex model of the genotype-phenotype map".
  • 2010: Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Universität Rostock, Institut für Informatik.
  • 2008-2013: Doktorandin am Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN) Dummerstorf, Institut für Genetik und Biometrie.
  • 2000-2006: Studium der Bioinformatik an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg,   Diplom in Bioinformatik. Thema: “Differentielle Korrelation von Mikroarray-Daten".

Publikationen

Melzer, N.; Wittenburg, D.; Repsilber, D. (2013):
Investigating a complex genotype-phenotype map for development of methods to predict genetic values based on genome-wide marker data - a simulation study for the livestock perspective. Arch Tierzucht 56 (38): 380-398
https://dx.doi.org/10.7482/0003-9438-56-038
Melzer, N.; Wittenburg, D.; Repsilber, D. (2013):
Integrating milk metabolite profile information for the prediction of traditional milk traits based on SNP information for Holstein cows. Plos One 8 (8): 1-10
https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0070256
Melzer, N.; Wittenburg, D.; Hartwig, S.; Jakubowski, S.; Kesting, U.; Willmitzer, L.; Lisec, J.; Reinsch, N.; Repsilber, D. (2013):
Investigating associations between milk metabolite profiles and milk traits of Holstein cows. J Dairy Sci 96 (3): 1521-1534
https://dx.doi.org/10.3168/jds.2012-5743
Wittenburg, D.; Melzer, N.; Willmitzer, L.; Lisec, J.; Kesting, U.; Reinsch, N.; Repsilber, D. (2013):
Milk metabolites and their genetic variability. J Dairy Sci 96 (4): 2557-2569
https://dx.doi.org/10.3168/jds.2012-5635
Wittenburg, D.; Melzer, N.; Reinsch, N. (2011):
Including non-additive genetic effects in Bayesian methods for the prediction of genetic values based on genome-wide markers. BMC Genet 12: 74-88
https://dx.doi.org/10.1186/1471-2156-12-74