Dr.-Ing. Nina Melzer

+49 38208 68-902
Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN)
Institut für Genetik und Biometrie
Abteilung Haustiergenetik und Tierzucht
Wilhelm-Stahl-Allee 2
18196 Dummerstorf

Forschungsinteressen

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

Lebenslauf

  • Seit 2016: Nachwuchsgruppenleitung 'Phänotypsierung des Tierwohls' am Leibniz-Institut für Nutztierbiologie (FBN) Dummerstorf, Institut für Genetik und Biometrie.
  • 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

Fóris, B.; Zebunke, M.; Langbein, J.; Melzer, N. (2019):
Comprehensive analysis of affiliative and agonistic social networks in lactating dairy cattle groups. Appl Anim Behav Sci 210: 60-67
Fóris, B.; Thompson, A. J.; von Keyserlingk, M. A. G.; Melzer, N.; Weary, D. (2019):
Automatic detection of feeding- and drinking-related agonistic behavior and dominance in dairy cows. J Dairy Sci 102 (10): 9176-9186
Forutan, M.; Ansari Mahyari, S.; Baes, C.; Melzer, N.; Schenkel, F.; Sargolzaei, M. (2018):
Inbreeding and runs of homozygosity before and after genomic selection in North American Holstein cattle. BMC Genomics 19 (1): 98, 1-12
Melzer, N.; Langbein, J. (2018):
Digitalisierung im Rinderstall : Neue Technologien zur automatischen, tierindividuellen Erfassung des Verhaltens im Laufstall. Leibniz Nordost 2018 (26): 8-9
Makanjuola, B.; Miglior, F.; Melzer, N.; Sargolzaei, M.; Maltecca, C.; Fleming, A.; Marras, G.; Schenkel, F.; Baes, C. (2018):
Genomic inbreeding estimation from whole genome sequence compared to medium density genomic data estimates. In: Proceedings of the World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Volume Molecular Genetics 3, 2018 (http://www.wcgalp.org/system
Zebunke, M.; Kreiser, M.; Melzer, N.; Langbein, J.; Puppe, B. (2018):
Better, not just more - contrast in qualitative aspects of reward facillitates impulse control in pigs. Front Psychol 9: 2099, 1-12
Fóris, B.; Zebunke, M.; Langbein, J.; Melzer, N. (2018):
Evaluating the temporal and situational consistency of personality traits in adult dairy cattle. Plos One 13 (10): e0204619
Kreiser, M.; Puppe, B.; Langbein, J.; Melzer, N.; Zebunke, M. (2018):
Der Einfluss des Alters auf Diskriminierungslernen und Impulskontrolle bei Schweinen. In: Aktuelle Arbeiten zur artgemäßen Tierhaltung 2018 : Vorträge anlässlich der 50. Internationalen Arbeitstagung Angewandte Ethologie bei Nutztieren der Deutschen Veter
Zebunke, M.; Nürnberg, G.; Melzer, N.; Puppe, B. (2017):
The backtest in pigs revisited—Inter-situational behaviour and animal classification. Appl Anim Behav Sci 194: 7-13
Melzer, N.; Trißl, S.; Nürnberg, G. (2017):
Short communication: Estimating lactation curves for highly inhomogeneous milk yield data of an F2 population (Charolais × German Holstein). J Dairy Sci 100 (11): 9136-9142
Kreiser, M.; Melzer, N.; Puppe, B.; Zebunke, M. (2017):
Der Einfluss von qualitativ und quantitativ unterschiedlichen Belohnungen auf die Impulskontrolle bei Schweinen. In: Aktuelle Arbeiten zur artgemäßen Tierhaltung 2017 : Vorträge anlässlich der 49. Internationalen Arbeitstagung "Angewandte Ethologie bei Nu
Fóris, B.; Zebunke, M.; Langbein, J.; Melzer, N. (2016):
Individual and within-group personality measurements in dairy cattle. Schriftenreihe / Leibniz-Institut für Nutztierbiol 25: 5-8
Fóris, B.; Zebunke, M.; Langbein, J.; Melzer, N. (2016):
Using Social Network Analysis to study affiliative and agonistic relationships in dairy cattle. In: Aktuelle Arbeiten zur artgemäßen Tierhaltung 2016 KTBL, Darmstadt (978-3-945088-25-8) (511): 264-266
Wittenburg, D.; Melzer, N.; Reinsch, N. (2015):
Genomic additive and dominance variance of milk performance traits. J Anim Breed Genet 132 (1): 3-8
Melzer, N. (2014):
Investigating possibilities to predict milk phenotypes in Holstein Friesian cows based on a more complex model of the genotype-phenotype map. Dissertation, Universität Rostock (urn:nbn:de:gbv:28-diss2014-0195-4): i-xxvi, 1-181
Strunz, S.; Kacprowski, T.K.; Melzer, N.; Friedrich, J.; de la Fuente, A. (2014):
A Core Transcriptional Regulatory Network in Cows. In: Proceedings of the 10th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production (American Society of Animal Science, Hrsg.) (https://asas.org/docs/default-source/wcgalp-poster): 653
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
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
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
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