요약
전기
DR. 슬롯 무료체험는 의미있는 생물학적 가설을 찾기 위해 크고 복잡한 전체 생성 실험을 분석하기 위해 새로운 수학 및 통계 기술을 개발하는 것을 즐기는 수학자입니다.
DR. 슬롯 무료체험는 많은 의사들과 협력하여 흥미로운 질병에서 유전자형과 질병의 가능한 연관성을 예측합니다 : 만성 노동, 만성 피로 증후군, 걸프-전쟁 증후군, 알츠하이머 병 및 비만..
그녀는 슬롯 무료체험적으로 의미 있고 통계적으로 엄격한 결과를 생성하기 위해 강력한 실험 설계, 적절한 통계적 방법 및 강력한 수학적 도구를 사용하는 것을 강력하게 옹호합니다.
연구 관심사
- 개인화 의학
- 게놈 전체 협회 연구
- Biostatistics
- Bioinformatics
우리의 실험실은 다양한 플랫폼에서 생성 된 대규모 전체 게놈 데이터 세트를 분석하기위한 새롭고 강력한 수학적 도구를 개발하는 데 중점을 둡니다.
자신감을 가진 클러스터링
표현 데이터에 상당한 양의 임의의 변동이 포함되어 있고 클러스터가 적용된 절차에 의존함에 따라 클러스터에 대한 신뢰 측정의 할당이 유용합니다. 구체적으로, 우리는 클러스터링 루틴에 의해 얻은 유전자 그룹에 신뢰 측정을 할당하는 통계 슬롯 무료체험래밍 언어 R에서 알고리즘을 구현했습니다.
표현 데이터를 모델링하는 그래프 이론 도구
빅 데이터 분석은 연구원에게 중요한 도전입니다. 여러 상태 나 조건에서 독립적이지는 않지만 수천 개의 데이터 포인트의 병렬 분석은 통계 분석 및 모델 구성을위한 흥미로운 플랫폼을 제공합니다.
조합 방법과 유전자 상호 작용 모델링
복잡한 네트워크는 종종 유전자 시스템뿐만 아니라 계층 적 사회, 슬롯 무료체험적 또는 통신 시스템을 모델링하는 데 사용됩니다. 첫 번째 근사치로서 부울 네트워크가 종종 사용됩니다.
마이크로 어레이 유전자 발현 데이터의 시각화
각 채널 및 배경 수정 비율 값에 대해 2- 색 CDNA 마이크로 어레이의 강도 수준의 인공 히트 맵이 생성됩니다. 이 이미지를 사용하면 사용자가 배열에 공간 변동이 나타나는지 또는 제어 지점이 예측대로 작동하는지 여부를 신속하게 결정할 수 있습니다.
SNP 데이터를 사용한 일배 체형 공유 및 미세 매핑의 시각화
고 처리량 유전자형 분석 실험에서 비롯된 데이터 분석을 위해, 우리는 미세 매핑 유전자 연관성을위한 SNP의 선택을 자동화하는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 주어진 관심 대립 유전자에 대한 장거리 연결 불균형 패턴을 표시하기 위해 계층 적 클러스터링 접근법을 통해 일배 체형으로 그룹화되는 단계적 염색체로부터 유전자형의 그래프를 생성한다.
HAPMAPPER 내의 별도 모듈은 일배 체형을 구별하는 데 도움이되는 SNP와 관련 대립 유전자와의 강한 연계 불균형 및 해당 영역의 다른 SNP에 대한 프록시 인 SNP를 식별합니다. 이 데이터는 시각적 디스플레이에 통합되어 관련 대립 유전자를 포함하는 미세 매핑 하플로 타입을위한 SNP 선택을 지원합니다.
코스 가르침
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