Die jüngsten experimentellen und rechnergestützten Fortschritte versprechen, das menschliche Genom zu verstehen, indem sie die DNA-Sequenz mit molekularen Phänotypen wie der Bindung von Transkriptionsfaktoren mittels prädiktiver Modelle in Beziehung setzen. Diese Dissertation nutzt die neuesten Fortschritte in tiefen neuronalen Netzen, um auf DNA-Sequenzen basierende Modelle genauer und interpretierbar zu machen. Zusätzlich wird eine offene Plattform für die Genomik-Gemeinschaft geschaffen, auf der trainierte Modelle ausgetauscht werden können.     «

Die jüngsten experimentellen und rechnergestützten Fortschritte versprechen, das menschliche Genom zu verstehen, indem sie die DNA-Sequenz mit molekularen Phänotypen wie der Bindung von Transkriptionsfaktoren mittels prädiktiver Modelle in Beziehung setzen. Diese Dissertation nutzt die neuesten Fortschritte in tiefen neuronalen Netzen, um auf DNA-Sequenzen basierende Modelle genauer und interpretierbar zu machen. Zusätzlich wird eine offene Plattform für die Genomik-Gemeinschaft geschaffen, auf...     »