Prof. Dr. Maite Wilke Berenguer

Prof. Dr. Maite Wilke Berenguer entwickelt mathematische Modelle zur Analyse komplexer Populationsdynamiken, mit einem aktuellen Fokus auf den Einfluss von Dormanz (Ruhezuständen) und stochastischen Verzögerungen auf evolutionäre Prozesse. Ihre Forschung liefert theoretische Grundlagen und statistische Werkzeuge, um das Verhalten von Mikroorganismen, Pflanzen oder Zellpopulationen unter wechselnden Umweltbedingungen präziser zu simulieren und vorherzusagen. Diese Methoden sind insbesondere für die Biotechnologie, die Populationsgenetik und die ökologische Modellierung relevant, wo das Verständnis von Überlebensstrategien und genetischer Variabilität entscheidend ist. Sie hat dabei neue mathematische Strukturen (wie den 'seed-bank coalescent') hervorgebracht, die es ermöglichen, langfristige genetische Muster und Anpassungsmechanismen in heterogenen Umgebungen zu quantifizieren.

🔒 Das System hat 598 mögliche Industrie-Partner gefunden — Firmen, Scores und Begründungen sind nur für eingeloggte Nutzer:innen sichtbar. Anmelden

• AA3-18 "Evolution Processes for Populations and Economic Agents"

  Quelle ↗

  Förderer: DFG Exzellenzstrategie Cluster Zeitraum: 04/2024 - 12/2025 Projektleitung: Prof. Dr. Maite Wilke Berenguer

• Deutsch-französisches Graduiertenkolleg: Statistisches Lernen für komplexe stochastische Prozesse/ Apprentissage statistique pour des processus stochastiques complexes

  Quelle ↗

  Förderer: Deutsch-Französische Hochschule Zeitraum: 01/2025 - 12/2028 Projektleitung: Prof. Dr. Maite Wilke Berenguer

• EXC 2046/1:TP EF4-7 The impact of dormancy on the evolutionary, ecological and pathogenic properties

  Quelle ↗

  Förderer: DFG Exzellenzstrategie Cluster Zeitraum: 04/2021 - 03/2023 Projektleitung: Prof. Dr. Maite Wilke Berenguer

• Principles of seed banks and the emergence of complexity from dormancy

  2021

  Nature Communications · DOI

  Across the tree of life, populations have evolved the capacity to contend with suboptimal conditions by engaging in dormancy, whereby individuals enter a reversible state of reduced metabolic activity. The resulting seed banks are complex, storing information and imparting memory that gives rise to multi-scale structures and networks spanning collections of cells to entire ecosystems. We outline the fundamental attributes and emergent phenomena associated with dormancy and seed banks, with the vision for a unifying and mathematically based framework that can address problems in the life sciences, ranging from global change to cancer biology.

• A new coalescent for seed-bank models

  2016

  The Annals of Applied Probability · DOI

  We identify a new natural coalescent structure, which we call the seed-bank coalescent, that describes the gene genealogy of populations under the influence of a strong seed-bank effect, where “dormant forms” of individuals (such as seeds or spores) may jump a significant number of generations before joining the “active” population. Mathematically, our seed-bank coalescent appears as scaling limit in a Wright–Fisher model with geometric seed-bank age structure if the average time of seed dormancy scales with the order of the total population size $N$. This extends earlier results of Kaj, Krone and Lascoux [J. Appl. Probab. 38 (2011) 285–300] who show that the genealogy of a Wright–Fisher model in the presence of a “weak” seed-bank effect is given by a suitably time-changed Kingman coalescent. The qualitatively new feature of the seed-bank coalescent is that ancestral lineages are independently blocked at a certain rate from taking part in coalescence events, thus strongly altering the predictions of classical coalescent models. In particular, the seed-bank coalescent “does not come down from infinity,” and the time to the most recent common ancestor of a sample of size $n$ grows like $\log\log n$. This is in line with the empirical observation that seed-banks drastically increase genetic variability in a population and indicates how they may serve as a buffer against other evolutionary forces such as genetic drift and selection.