Erstellung wissenschaftlicher Zahlen in Publikationsqualität
Abbildungen in Publikationsqualität vermitteln biologische Erkenntnisse klar durch wirkungsvolles Design, geeignete Farbschemata und standardisierte Formatierung.
BiologieVergleichende Genomik: Erkenntnisse aus Genomvergleichen
Die vergleichende Genomik deckt evolutionäre Beziehungen und funktionelle Elemente auf, indem sie Genome verschiedener Arten vergleicht.
BiologieEpigenomik: Genomweite epigenetische Analyse
Epigenomics kartiert DNA-Methylierung, Histonmodifikationen und Chromatinstruktur im gesamten Genom.
BiologieFunktionelle Genomik: Von der Sequenz zur Funktion
Die funktionelle Genomik nutzt Hochdurchsatztechniken, um die Funktion und Regulation von Genen im genomweiten Maßstab zu verstehen.
BiologieAnnotation des Genoms: Identifizierung funktioneller Elemente
Die Annotation des Genoms identifiziert Gene, regulatorische Regionen und andere funktionelle Elemente in zusammengesetzten Genomen.
BiologieGenomassemblierung: Methoden und Anwendungen
Die Genomassemblierung rekonstruiert vollständige Genome aus Sequenzierungslesungen mithilfe von Rechenalgorithmen.
BiologieGenomweite Assoziationsstudien (GWAS)
GWAS verknüpft genetische Varianten mit Merkmalen und Krankheiten, indem es Genome großer Populationen scannt.
BiologieMetagenomik: Sequenzierung von Umwelt-DNA
Die Metagenomik analysiert genetisches Material direkt aus Umweltproben, um mikrobielle Gemeinschaften zu untersuchen.
BiologieVariantenaufruf: Erkennen genetischer Variation
Durch Variantenaufruf werden SNPs, Indels und Strukturvarianten aus Sequenzierungsdaten im Vergleich zu einem Referenzgenom identifiziert.
BiologieDimensionsreduktion für die hochdimensionale Biologie
Techniken zur Dimensionsreduktion projizieren hochdimensionale biologische Daten zur Visualisierung und Rauschreduzierung in niedrigere Dimensionen.
BiologieUmgang mit unausgeglichenen Daten in der biomedizinischen Forschung
Unausgewogene Datenmethoden bewältigen die Herausforderung seltener Klassen in biomedizinischen Datensätzen wie der Krankheitsdiagnose und der Vorhersage von Arzneimittelwirkungen.
BiologieMaschinelles Lernen in der Bioinformatik: Eine Einführung
Maschinelles Lernen stellt Algorithmen bereit, die aus biologischen Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen und Muster in der Genomik, Proteomik und darüber hinaus zu entdecken.
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