Die Einzelzellgenomik revolutioniert den Bereich der Biologie, indem sie z. B. die zellulären Abläufe und das Schicksal von Zellen aufdeckt. Obwohl sich die bestehenden Methoden in vielen Bereichen als erfolgreich erwiesen haben, lassen sie noch Raum für Verbesserungen: Die Ansätze konzentrieren sich auf spezifische Datenaspekte und lassen sich nicht auf neu entstehende Datenmodalitäten verallgemeinern, oder sie beinhalten restriktive Modellierungsannahmen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, beschreibt diese Dissertation ein tiefes generatives Modell zur Schätzung von RNA velocity und ein Framework zur Vereinheitlichung der Schicksalszuordnung in einer datenunabhängigen Weise.
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Die Einzelzellgenomik revolutioniert den Bereich der Biologie, indem sie z. B. die zellulären Abläufe und das Schicksal von Zellen aufdeckt. Obwohl sich die bestehenden Methoden in vielen Bereichen als erfolgreich erwiesen haben, lassen sie noch Raum für Verbesserungen: Die Ansätze konzentrieren sich auf spezifische Datenaspekte und lassen sich nicht auf neu entstehende Datenmodalitäten verallgemeinern, oder sie beinhalten restriktive Modellierungsannahmen. Um diese Einschränkungen zu überwinden...
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