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RECODE: a high-dimensional statistical approach to noise reduction of single-cell data - recent advances and beyond

高次元ゲノミクスや多彩なイメージングなど、バイオインフォマティクス技術の進歩によりデータは急速に多様化している。この複雑なデータを有効活用するためには数理データ科学が不可欠である。そこで本国際シンポジウムでは、AI、機械学習、トポロジカルデータ解析、高次元統計など、生命医科学研究に有効な最先端の技術を実例と共に紹介する。ツールを軸に広い視点で、参加者一人一人が自身のデータ解析に有意義な技術に巡り合うことのできるセッションを目指す。

第48回日本分子生物学会年会

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[1MS-09-05]RECODE: a high-dimensional statistical approach to noise reduction of single-cell data - recent advances and beyond

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