Dresdner Forscher entwickeln Algorithmus zur automatischen Erkennung signifikanter Zusammenhänge latenter Variablen im Bereich Big Data

Die von Dr. Carlo Vittorio Cannistraci, Leiter der Forschungsgruppe ‘Biomedical Cybernetics’ am BIOTEChnologischen Zentrum TU Dresden, geleitete internationale Forschergruppe hat ‚PC-corr‘ entwickelt: einen intelligenten Algorithmus, der Kerngruppen interagierender latenter Variablen (welche Unterschiede in Big Data erzeugen) automatisch entdecken kann. PC-corr fand wichtige molekulare Signaturen in mehr als sechs verschiedenen Feldern im Bereich der OMIC-Wissenschaften (wie Lipidomik, Metagenomik, Genomik, Mechanomik). Dies stellt einen entscheidenden Schritt in Richtung der Entdeckung kombinatorischer Biomarker in der Präzisionsmedizin dar.

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