Forschende
12 Treffer mit Thema „Datenintegration" in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, HU-Theologien, Lebenswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Prof. Leser forscht an der automatisierten Analyse und Integration großer biomedizinischer Datenmengen, insbesondere zur Unterstützung personalisierter Krebstherapien.
Prof. Klipp erforscht die mathematische Modellierung biologischer Systeme, insbesondere die dynamische Regulation von Signalwegen, Stoffwechsel und Genexpression in Zellen.
Prof. Schweikardt erforscht die theoretischen Grundlagen der effizienten Verarbeitung und Auswertung von Datenbankabfragen, insbesondere wie man Anfrageergebnisse schnell aufzählen oder zählen kann.
Dr. König entwickelt computergestützte Modelle zur Vorhersage von Leberfunktion und Organqualität, insbesondere für Transplantationen und die Tumorbehandlung.
Prof. Ohler erforscht die Regulierung der Genexpression auf Basis von hochdimensionalen biologischen Daten, insbesondere durch maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze.
Dr. Markus Scheidgen arbeitet an der Schaffung einer FAIR-konformen Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und chemische Physik fester Stoffe.
Victoria Coors arbeitet an FAIRmat, einer Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und chemische Physik fester Stoffe.
Prof. Markett erforscht die biologischen und genetischen Grundlagen von Gehirnalterung und kognitiven Funktionen durch Integration von Neuroimaging, Genomdaten und Transkriptomik.
Dr. Schleußner erforscht die Wechselwirkungen zwischen Klimawandel, sozioökonomischen Transformationen und Anpassungsfähigkeit von Gesellschaften.
Dr. Marwa Kavelaars erforscht, wie Menschen bei der räumlichen Suche nach Ressourcen Entscheidungen treffen — insbesondere wie sie Umweltinformationen, eigene Erfahrungen und soziale Informationen von anderen gleichzeitig verarbeiten und nutzen.
Dr. Zurell erforscht, wie Arten und Artengemeinschaften auf globale Veränderungen wie Klimawandel und Landnutzungswandel reagieren — mit Fokus auf die Wechselwirkungen zwischen Populationsdynamik, Ausbreitungsverhalten und ökologischen Wechselbeziehungen.
Mahdi Esmailoghli erforscht die automatisierte Erkennung und Erschließung relevanter Daten aus großen, unstrukturierten Datenbeständen (Data Lakes) — insbesondere die Herausforderung, aus Hunderten Millionen von Tabellen diejenigen zu identifizieren, die für konkrete Aufgaben tatsächlich brauchbar sind.