Analysis of Single-Cell Data : ODE Constrained Mixture Modeling and Approximate Bayesian Computation
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 26 di 91 - BestMasters
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Carolin Loos introduces two novel approaches for theanalysis of single-cell data. Both approaches can be used to study cellularheterogeneity and therefore advance a holistic understanding of biologicalprocesses. The first method, ODE constrained mixture modeling, enables theidentification of subpopulation structures and sources of variability in single-cellsnapshot data. The second method estimates parameters of single-cell time-lapsedata using approximate Bayesian computation and is able to exploit the temporalcross-correlation of the data as well as lineage information.
Codice articolo 9783658132330
- Titolo
- Analysis of Single-Cell Data : ODE Constrained Mixture Modeling and Approximate Bayesian Computation
- Autore
- Carolin Loos
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3658132337
- ISBN 13
- 9783658132330
- Peso dell'articolo
- 162 grammi
- Dimensioni
- 210x148x7 mm
- Serie
- Libro 26 di 91: BestMasters
Carolin Loos introduces two novel approaches for the analysis of single-cell data. Both approaches can be used to study cellular heterogeneity and therefore advance a holistic understanding of biological processes. The first method, ODE constrained mixture modeling, enables the identification of subpopulation structures and sources of variability in single-cell snapshot data. The second method estimates parameters of single-cell time-lapse data using approximate Bayesian computation and is able to exploit the temporal cross-correlation of the data as well as lineage information.
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Informazioni sull’autore
Carolin Loos is currently doing her PhD at the Institute ofComputational Biology at the Helmholtz Zentrum München. She is member of thejunior research group Data-driven Computational Modeling.
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