Master Thesis - Graph-based Modeling of Toxicogenomics Data: A Neo4j Framework for Chemical grouping - Inklusiver Job

Das UFZ, das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung, hat sich mit seinen 1.100 Mitarbeitern einen hervorragenden Ruf als internationales Kompetenzzentrum für Umweltwissenschaften erarbeitet. Unsere Mission: Unsere Forschung sucht nach einem Gleichgewicht zwischen sozialer Entwicklung und dem langfristigen Schutz unserer natürlichen Ressourcen.

Die Comparative Toxicogenomics Database (CTD) enthält Millionen von kuratierten Interaktionen zwischen Chemikalien, Genen, Phänotypen und Krankheiten. Jüngste Forschungen haben CGPD-Tetramere eingeführt, einen strukturierten vierstufigen Evidenzpfad, der Chemical Gene Phenotype Disease verknüpft, um die chemische Gruppierung und die kumulative Risikobewertung in der regulatorischen Toxikologie zu unterstützen. Diese CGPD-Tetramere wurden bisher mit einer relationalen SQLite-Datenbank generiert, die aus strukturierten CTD-Datendateien unter Verwendung eines benutzerdefinierten Workflows erstellt wurde. Eine graphbasierte Implementierung bietet eine flexiblere Erkundung, intuitivere Visualisierung und schnellere Extraktion mehrstufiger Evidenzpfade.

Diese Thesis zielt darauf ab, ein flexibles und erweiterbares Neo4j-Framework zu entwerfen, automatisierte Datenimporte aus CTD zu implementieren und Cypher-Abfragen zur Extraktion von CGPD-Tetrameren zu entwickeln. Durch die Schaffung dieses graphbasierten Rückgrats zur Erfassung molekularer Reaktionsmuster von Chemikalien legt dieses Projekt die Grundlage für zukünftige Erweiterungen wie die Integration von Transkriptomdaten, die Richtung von Effekten und fortgeschrittene chemische Gruppierungen. Sie werden nicht nur mit modernsten Technologien in der Datenverarbeitung und Graphanalytik arbeiten, sondern auch zu einer aufkommenden Forschungsrichtung mit wissenschaftlichem und regulatorischem Einfluss beitragen. Dieses Projekt bietet eine hervorragende Gelegenheit, Softwareentwicklung mit angewandter Systembiologie und Toxikologie zu kombinieren.

Ihre Aufgaben:

• Graphdatenmodell & Datenbankeinrichtung: Entwurf eines Neo4j-Schemas für relevante Entitäten wie Chemikalien, Gene, Phänotypen (GO-Begriffe), Krankheiten, Gewebe und Organismen; Implementierung von Knoten- und Beziehungstypen, die CTD-Interaktionen darstellen.
• Datenaufnahme-Pipeline: Aufbau eines Python-basierten Workflows zum Herunterladen, Parsen und Importieren von CTD-Daten in die Neo4j-Instanz; Sicherstellung reproduzierbarer, versionierter Importe unter Verwendung von Indizes und stabilen Identifikatoren.
• CGPD-Pfadextraktion: Entwicklung von Cypher-Abfragen zur Identifizierung von Chemical Gene Phenotype Disease-Tetrameren; Implementierung von Filteroptionen für Organismus, Gewebegruppe und Evidenz.
• Bewertung & Demonstration.

Die Position zur Vorbereitung der Masterarbeit wird am Standort Leipzig betreut. Wir bieten:

• Exzellente Betreuung, die Ihre persönliche und berufliche Entwicklung unterstützt.
• Spannende Einblicke in die Arbeit eines führenden Forschungsinstituts.
• Die Chance, in interdisziplinären, internationalen Teams zu arbeiten und von einer Vielzahl von Perspektiven zu profitieren.
• Die Möglichkeit, eigene Ideen und Impulse von Anfang an aktiv einzubringen.
• Moderne technische Ausstattung und IT-Service, um Ihre Arbeit optimal zu unterstützen.

Ihr Profil:

• Hintergrund in Informatik / Bioinformatik / Biologie / Chemie.
• Solide Programmierkenntnisse in Python.
• Grundlegende Vertrautheit mit Datenbanken; Erfahrung mit Neo4j oder Graphkonzepten ist von Vorteil.
• Erfahrung in der kollaborativen Softwareentwicklung und im agilen Projektmanagement mit Git.
• Fließend in gesprochenem und geschriebenem Englisch.

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Online-Portal mit Ihrem Anschreiben, Lebenslauf (bitte Foto, Alter oder Familienstand weglassen) und relevanten Anlagen ein. Das UFZ hat ein starkes Engagement für Vielfalt und unterstützt aktiv Chancengleichheit für alle Mitarbeiter, unabhängig von Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, Alter oder sexueller Identität. Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen, die aufgeschlossen sind und gerne in vielfältigen Teams arbeiten. Bewerbungsfrist: 30.04.2026.