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Analyse von Einzelzellgenomik-Daten mit Methoden des maschinellen Lernens

  • Bei Einzelzellanalysen handelt es sich um eine Vielzahl von Analysemethoden, denen gemeinsam ist, dass sie nicht wie bisher nur an Zellverbänden, Gruppen von Zellen, Geweben und Organen, sondern auch an einzelnen Zellen durchgeführt werden. Dabei werden sehr große Mengen an Daten generiert, die ausgewertet werden müssen. Hierfür werden auch MEthoden des maschinellen Lernens genutzt. Der Beitrag klärt über teschnische Grundlagen und Herausforderungen auf diesem Gebiet auf.

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Metadaten
Verfasserangaben:Hananeh Aliee, Anna Sacher, Fabian J. Theis
URN:urn:nbn:de:kobv:b4-opus4-32821
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):Walter, Jörn / Schickl, Hannah (Hrsg.): Einzelzellanalyse in Forschung und Medizin : eine Stellungnahme der interdisziplinären Arbeitsgruppe Gentechnologiebericht. ISBN: 978-3-939818-84-7 Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften, 2019.
Verlagsort:Berlin
Dokumentart:Teil eines Buches (Kapitel, Sammelbandbeitrag)
Sprache:Deutsch
Datum der Veröffentlichung (online):26.11.2019
Veröffentlichende Institution:Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften
Urhebende Körperschaft:BBAW
Datum der Freischaltung:03.12.2019
Freies Schlagwort / Tag:Gentechnologiebericht
Ethics; Medicine & health; Single Cell Omics
GND-Schlagwort:Bioinformatik; Gentechnologie; Einzelzellanalyse; Maschinelles Lernen
Erste Seite:48
Letzte Seite:59
Institute:BBAW / Interdisziplinäre Arbeitsgruppe Gentechnologiebericht
DDC-Klassifikation:1 Philosophie und Psychologie / 17 Ethik / 170 Ethik
5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Schriftenreihen in Einzelbeiträgen:BBAW / Materialien der Interdisziplinären Arbeitsgruppen und Initiativen / Einzelzellanalyse in Forschung und Medizin
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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