Hamburg 2026/27 U10 Sonderklasse

https://ergebnisdienst.hsjb.de/component/clm/?view=mannschaft&saison=5&liga=70&tlnr=1&Itemid=0


📋 Übersicht: Mannschaftsführer & Kontakte

Verein Mannschaftsführer E-Mail Mobil Telefon
Bergstedt Olaf Wolna Capablanca@gmx.net +49 176 53374371 Keine Angabe
Blankenese Felix Lau felixlau@gmx.de +49 157 73016007 Keine Angabe
Eimsbüttel Jörg Nielsen jorbro@web.de +49 152 37751570 Keine Angabe
HSK Bessie Abram bessie.abram@hsk1830.de 0176 233 74 272 Keine Angabe
Königsspringer Max Borgmeyer max.borgmeyer@outlook.de Keine Angabe Keine Angabe
SKJE Hendrik Schüler h.schueler@gmx.net +49 171 9051133 Keine Angabe
Volksdorf Stefan Klemm BieleKlemm@gmail.com 0163 7 357 911 Keine Angabe
Weisse Dame Rene Mandelbaum mandelbaumhh@googlemail.com Keine Angabe Keine Angabe
Wilhelmsburg Thorsten Fellberg skw.fellberg@gmx.de Keine Angabe Keine Angabe

♟️ Detaillierte Mannschaftsaufstellungen

1. Bergstedt U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Hückel, Gustav 1651
2 Mayer, Mattis Jakob 1394
3 Pollmeier, Leo 1158
4 Abedi Nia, Rayan
5 Oberstadt, Justus
6 Bruhns, Leo 1115
7 Krüger, Theo
8 Franke, Kian
9 Burkhardtsmayer, Luke
10 Krüger, Liam
Gesamt 0 0

2. Blankenese U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Wang, Kaichen 1652
2 Fredrich, Tarje 1615
3 Osipov, Mark 1485
4 Petersson, Oscar 1384
Gesamt 0 0

3. Eimsbüttel U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Peschke, Till 1463
2 Zapletal, Emil 1474
3 Zimmermann, Oscar 1387
4 Tavakoli, Parsa 1374
5 Zhang, Minxi 1256
6 Lorenz, Vincent
7 Feuerbacher, Jakob 1256
8 Oeding, Matthias 1150
9 Vo, Kevin Huu Nhat
10 Rudolphi, Bela
Gesamt 0 0

4. HSK U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Arkhipov, Timofey 1679
2 Chevalier, Leon 1573
3 Cornelius, Florian 1554
4 Benecke, Emilio Elias 1500
5 Alby, Glenn Oscar 1441
6 Woidt, Malte 1306
7 Schleining, Levian 1232
8 Huang, Leon 1255
9 Özmen, Yunus Emre 1203
10 Hoang, Lucas 1171
11 Akbari, Malik 1168
12 Alby, David Niclas 1167
13 Busche, Linus Erik 1162
14 Vynogradskyi, Mykhailo 1162
Gesamt 0 0

5. Königsspringer U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Fischer, Emil Fiete 1561
2 Kolesnikoff, Christophe 1590
3 Schmidt, Levin 1393
4 Toll, Ray 1445
5 Nowottny, Tian
6 Geisler, Rasmus
7 Chouihna, Jafar
8 Bauta, Emiljan
Gesamt 0 0

6. SKJE U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Ngo, Thai An 1345
2 Springmann, Arthur 1163
3 Rösch, Hannes 1277
4 Neitzsch, Paul 1240
5 Kleibrink, Maximilian
6 Nashan, Arvid
7 Brandt, Julian 1190
8 Jänsch, Ella 1252
9 Joldic, Nejla 1172
10 d´Aujourd´hui, Aurelie
Gesamt 12 12 4

7. Volksdorf U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Klemm, Anton 1498
2 Herick, Frederik 1483
3 Röhm, Mathilda 1379
4 Kohl, Jona 1283
5 Bill, Maja 1264
6 Capcelea, Ion
7 Schölzel, Carlos Santiago
8 Risch, Maarten 1189
9 Chopra, Jonathan
10 Bill, Jonah
11 Glende, Ben Liam
Gesamt 0 0

8. Weisse Dame U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Reichel, Anneke 1555
2 Vasojevic, Gavrilo 1487
3 Tong, Andi 1422
4 Mai, Simon 1505
5 Exner, Leonidas 1387
6 Zellner, Leopold 1396
7 Li, Anton 1245
8 Lewin, Kalle Linus 1336
9 Jansen, Luk 1402
10 Boecker, Mattis Willem
Gesamt 0 0

9. Wilhelmsburg U10 Sonderklasse

Nr. Titel Name DWZ 1 2 3 4 5 Pkt. Spl. %
1 Fiedler, Eric 1307
2 von Flottwell, Jonah 1348
3 Özmen, Ubeyda 1255
4 Dobberstein, Polly 1235
5 Wieners, Johannes 1178
6 Akkilic, Hamza 1156
7 Dobberstein, Edda 1163
Gesamt 0 0

Hinweis:

  • Leere Felder entsprechen den fehlenden Angaben in den Originaldaten (z. B. noch keine DWZ zugewiesen oder noch keine Spielergebnisse eingetragen).
  • Die Namen wurden zur besseren Lesbarkeit mit einem Leerzeichen nach dem Komma formatiert (z. B. Hückel, Gustav).
  • Bei SKJE wurde die „12“ in der Gesamtzeile entsprechend der Rohdaten unter der DWZ-Spalte belassen.

Falls Sie diese Tabellen in ein anderes Format (z. B. Excel/CSV oder SVG) exportiert haben möchten, geben Sie einfach Bescheid!

Mastering Oxford Nanopore Long-Read Data Analysis: A 3-Day Deep Dive

https://nanoschool.in/biotechnology/btws/nanopore-genomics-2-0-structural-variants-native-epigenomics-clinical-metagenomics/

Ready to decode complex genomes? This mentor-led virtual workshop provides advanced, research-oriented training in Oxford Nanopore bioinformatics workflows. Move beyond basic sequencing and learn to convert long-read data into meaningful genomic, epigenomic, and microbiological insights.

📚 Workshop Structure & Topics:

Day 1: Long-Read Human Genomics & Structural Variant DiscoveryFocus: Detecting genomic variation difficult to resolve with short-read sequencing. • Workflow: POD5 → Basecalling → FASTQ/BAM → Alignment → Variant Analysis. • Key Skills: Read QC (Q-score, N50, coverage), genome alignment, and detecting structural variants (deletions, insertions, duplications, inversions, translocations), CNVs, and repeat expansions. • Hands-on Tools: NanoPlot, Minimap2, SAMtools, Sniffles2, IGV, Python, Google Colab. • Deliverable: Long-read QC report, structural-variant table, and genomic visualization.

Day 2: Native DNA Methylation, Adaptive Sampling & Long-Read TranscriptomicsFocus: Real-time targeted sequencing, direct DNA methylation detection, and full-length transcript analysis. • Key Skills: Adaptive sampling, host-DNA depletion, analyzing modified-base BAM files for 5mC/CpG-level methylation, haplotype-resolved methylation, and comparing cDNA vs. direct RNA sequencing for isoform profiling. • Hands-on Tools: Dorado Concepts, Modkit, Minimap2, SAMtools, IGV, BEDTools Concepts, Python, Google Colab. • Deliverable: Regional methylation profile with genomic/epigenomic visualization.

Day 3: Clinical Metagenomics, Pathogen Genomics & AMR ProfilingFocus: Microbial identification, pathogen genomics, and antimicrobial-resistance (AMR) profiling. • Key Skills: Shotgun vs. targeted metagenomics, taxonomic classification, long-read microbial genome assembly, plasmid/mobile genetic element analysis, and identifying AMR genes/mutations. • Hands-on Tools: Kraken2, Minimap2, Flye, AMRFinderPlus / ResFinder Concepts, IGV, Nextflow Concepts, Python, Google Colab. • Deliverable: Microbial taxonomic profile, pathogen summary, AMR profile, and research-ready analysis report.

🎯 Who Should Attend? Students, Ph.D. scholars, researchers, faculty, and industry professionals in bioinformatics, genomics, epigenomics, transcriptomics, metagenomics, microbiology, and clinical research.

🏆 Learning Outcomes: Participants will walk away with the ability to process nanopore data, generate QC reports, identify structural variants, interpret methylation profiles, perform microbial taxonomic profiling, screen for AMR determinants, and build reproducible bioinformatics pipelines.

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