No exact match found for PhD, Florian Halbritter,, using PhD Florian Halbritter instead...
National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.06 seconds. 
Machine learning models for quantifying phenotypic signatures of cancer cells based on transcriptomic and epigenomic data
Koban, Martin ; PhD, Florian Halbritter, (referee) ; Mehnen, Lars (advisor)
S rozvojom techník pre efektívnu akvizíciu genomických dát sa jednou z kľúčových vedeckých výziev stala interpretácia výsledkov týchto experimentov v zmysluplnom biologickom kontexte. Táto práca sa zameriava na využitie informácií ukrytých v dobre charakterizovaných transkriptomických a epigenomických dátach z verejne dostupných zdrojov pre účely takejto interpretácie. Najskôr je vytvorený integrovaný súbor dát generovaných metódami DNase-seq a ATAC-seq, ktoré kvantifikujú chromatínovú dostupnosť. Tieto údaje sú doplnené verejne dostupnými výsledkami techniky RNA-seq pre kvantitatívne hodnotenie génovej expresie a vhodne predspracované pre ďalšiu analýzu. Pripravené dáta sú následne použité na trénovanie modelov strojového učenia (klasifikátorov) s dvomi základnými cieľmi. Po prvé za účelom augmentácie metadát prislúchajúcich k jednotlivým biologickým vzorkám v trénovacom dátovom súbore pomocou predikcie nedefinovaných anotácií. Po druhé pre anotáciu zle charakterizovaných testovacích dát (nepoužitých v trénovacej fáze) za účelom overenia generalizačnej schopnosti zostavených modelov. Dosiahnuté výsledky ukazujú, že natrénované klasifikátory sú schopné zachytiť biologicky relevantné informácie, zatiaľ čo vplyv technických artefaktov je minimalizovaný. Navrhnutý prístup je preto schopný prispieť k lepšiemu pochopeniu komplexných transkriptomických a epigenomických dát, predovšetkým v oblasti onkologického výskumu.
Machine learning models for quantifying phenotypic signatures of cancer cells based on transcriptomic and epigenomic data
Koban, Martin ; PhD, Florian Halbritter, (referee) ; Mehnen, Lars (advisor)
S rozvojom techník pre efektívnu akvizíciu genomických dát sa jednou z kľúčových vedeckých výziev stala interpretácia výsledkov týchto experimentov v zmysluplnom biologickom kontexte. Táto práca sa zameriava na využitie informácií ukrytých v dobre charakterizovaných transkriptomických a epigenomických dátach z verejne dostupných zdrojov pre účely takejto interpretácie. Najskôr je vytvorený integrovaný súbor dát generovaných metódami DNase-seq a ATAC-seq, ktoré kvantifikujú chromatínovú dostupnosť. Tieto údaje sú doplnené verejne dostupnými výsledkami techniky RNA-seq pre kvantitatívne hodnotenie génovej expresie a vhodne predspracované pre ďalšiu analýzu. Pripravené dáta sú následne použité na trénovanie modelov strojového učenia (klasifikátorov) s dvomi základnými cieľmi. Po prvé za účelom augmentácie metadát prislúchajúcich k jednotlivým biologickým vzorkám v trénovacom dátovom súbore pomocou predikcie nedefinovaných anotácií. Po druhé pre anotáciu zle charakterizovaných testovacích dát (nepoužitých v trénovacej fáze) za účelom overenia generalizačnej schopnosti zostavených modelov. Dosiahnuté výsledky ukazujú, že natrénované klasifikátory sú schopné zachytiť biologicky relevantné informácie, zatiaľ čo vplyv technických artefaktov je minimalizovaný. Navrhnutý prístup je preto schopný prispieť k lepšiemu pochopeniu komplexných transkriptomických a epigenomických dát, predovšetkým v oblasti onkologického výskumu.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.