Réka Albert
Réka Albert (geboren am 2. März 1972 in Reghin, Rumänien[1]) ist Professorin für Physik und Biologie an der Pennsylvania State University.[2][3] Sie ist bekannt für das Barabási-Albert-Modell und ihre Forschungen zu skalenfreien Netzen.
Leben und Werk
Albert erhielt einen B.Sc. und M.Sc. der Babeș-Bolyai-Universität in Cluj-Napoca (Rumänien) in den Jahren 1995 and 1996. Sie wurde im Jahr 2001 promoviert zum Ph.D. an der University of Notre Dame.[3][4] Sie begann einen Postdoc an der University of Minnesota bei Hans G. Othmer und wechselte 2003 zur Pennsylvania State University.[4]
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Zusammen mit Albert-László Barabási entwickelte sie das Barabási-Albert-Modell, das wichtigste Modell zur Erstellung skalenfreier Zufallsgraphen, die zur Erklärung des Kleine-Welt-Phänomens genutzt werden.[5][6] Außerdem wandte sie Konzepte der Graphentheorie auf die Fehlertoleranz des World Wide Web[7][8] oder des nordamerikanischen Stromnetzes an.[9][10] Bei der Verleihung des Maria Goeppert-Mayer Awards der American Physical Society wurden ihre bedeutenden Publikationen zur Untersuchung der strukturellen Eigenschaften komplexer Netzwerke gewürdigt.[4]
Zusätzlich befasst sie sich mit der dynamischen Modellierung biologischer Netzwerke und der Systembiologie. Sie konnte nachweisen, dass die Stabilität mancher Ökosysteme von wenigen Arten abhängig ist.[11][12] Sie arbeitet zur Signaltransduktion in Pflanzenzellen, zur epithelial-mesenchymalen Transition und zur Rolle von cytotoxischen T-Zellen bei Leukämie.[13] Dafür wendet sie ebenfalls Konzepte der Netzwerktheorie an, beispielsweise Boolesche Netzwerke.[14][15][16]
Sie wirkt als Herausgeberin für Physical Review E, New Journal of Physics und IET Systems Biology sowie im Beirat des Mathematical Biosciences Institute und des Duke Center for Systems Biology.[4]
Ehrungen
Albert wurde 2004 zum Sloan Research Fellow gekürt und erhielt 2007 einen NSF Career Award sowie den Maria Goeppert-Mayer Award der American Physical Society (APS) im Jahr 2011.[2][4] Sie wurde 2009 auf Vorschlag der Abteilung für Biophysik zum Fellow der American Physical Society gewählt.[17] Sie ist seit 2016 Mitglied der Ungarischen Akademie der Wissenschaften im Bereich Biologie.[1][18]
Publikationen (Auswahl)
- R. Albert R., A.-L. Barabási: Statistical mechanics of complex networks. In: Reviews of Modern Physics. Band 74, Nr. 1, 2002, S. 47–97, doi:10.1103/RevModPhys.74.47, arxiv:cond-mat/0106096v1.
- H. Jeong, B. Tombor, R. Albert, Z. N. Oltvai, A.-L. Barabási: The large-scale organization of metabolic networks. In: Nature. Band 407, 2000, S. 651–654, doi:10.1038/35036627, arxiv:cond-mat/0010278.
- R. Albert R., H. Jeong H., A.-L. Barabási: Error and attack tolerance of complex networks. In: Nature. Band 406, 2000, S. 378–382, doi:10.1038/35019019, arxiv:cond-mat/0008064v1.
- A.-L. Barabási A.-L., R. Albert: Emergence of scaling in random networks. In: Science. Band 286, Nr. 5439, 15. Oktober 1999, S. 509–12, doi:10.1126/science.286.5439.509, arxiv:cond-mat/9910332v1.
Weblinks
- Webseite von Réka Albert
Einzelnachweise
- ↑ a b Réka Albert, Ungarische Akademie der Wissenschaften, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ a b Originals vom 20. Oktober 2014 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.phys.psu.edu, Penn State Physics faculty page, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ a b Reka Albert, Penn State Biology faculty page, Eberly College of Science, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ a b c d e 2011 Maria Goeppert Mayer Award Recipient, American Physical Society, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ André Krischke, Helge Röpcke: Graphen und Netzwerktheorie: Grundlagen – Methoden – Anwendungen. Carl Hanser, 2014, ISBN 978-3-446-44184-2, S. 174–181.
- ↑ Mark Newman: Networks. 2. Auflage. Oxford University Press, New York 2010, ISBN 978-0-19-920665-0.
- ↑ C. Chen: Mapping Scientific Frontiers: The Quest for Knowledge Visualization. Springer, 2003, S. 96ff., ISBN 978-1-85233-494-9.
- ↑ A.-L. Barabási, R. Albert, H. Jeong: Scale-free characteristics of random networks: the topology of the world-wide web. In: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Band 281, Nummer 1–4, 2000, S. 69–77, doi:10.1016/S0378-4371(00)00018-2.
- ↑ Larry Ness: Securing Utility and Energy Infrastructures, John Wiley & Sons, 2006, S. 31ff., ISBN 978-0-470-05453-6.
- ↑ R. Albert, I. Albert, G. L. Nakarado: Structural vulnerability of the North American power grid. In: Physical Review E. Band 69, Nr. 2, 2004, American Physical Society, doi:10.1103/PhysRevE.69.025103, arxiv:cond-mat/0401084v1.
- ↑ Philip Ball: Focus: Some Communities Dependent upon Few Species. In: Physics, 5, 98, 31. August 2012.
- ↑ Colin Campbell, Suann Yang, Katriona Shea, Réka Albert: Topology of plant-pollinator networks that are vulnerable to collapse from species extinction. In: Physical Review E. Band 86, Artikel 021924, 2012, doi:10.1103/PhysRevE.86.021924.
- ↑ Webseite von Réka Albert, Research, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ Z. Sun, R. Albert: Node-independent elementary signaling modes: A measure of redundancy in Boolean signaling transduction networks. In: Network Science, 2017, doi:10.1017/nws.2016.4.
- ↑ Jorge G. T. Zañudo, Réka Albert: Cell Fate Reprogramming by Control of Intracellular Network Dynamics. In: PLOS Computational Biology. Band 11, Nummer 4, Artikel e1004193, doi:10.1371/journal.pcbi.1004193.
- ↑ Réka Albert, Hans G. Othmer: The topology of the regulatory interactions predicts the expression pattern of the segment polarity genes in Drosophila melanogaster. In: Journal of Theoretical Biology. Band 223, Nummer 1, S. 1–18, Juli 2003, doi:10.1016/S0022-5193(03)00035-3.
- ↑ APS Fellow Archive, abgerufen am 29. März 2019.
- ↑ Introducing the newly elected members of the Hungarian Academy of Sciences, mta.hu, 12. Mai 2016.
Personendaten | |
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NAME | Albert, Réka |
KURZBESCHREIBUNG | rumänische Hochschullehrerin für Physik und Biologie, Netzwerktheoretikerin |
GEBURTSDATUM | 2. März 1972 |
GEBURTSORT | Reghin |