Visuelle Big Data Analytik in den Lebenswissenschaften

Projektpartner:
Prof. Dr.-Ing. habil. Kai Lawonn, Visualization and Explorative Data Analysis Group, Universität Jena

Projektlaufzeit:
01/2021 – 12/2022

Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V. (DFG)

Kurzbeschreibung:
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, neue Visualisierungstechniken für Unsicherheiten in biomolekularen Daten (beispielsweise Proteinstrukturen, DNA oder RNA) zu entwickeln, welche eine verlässliche und zugleich effiziente, umfassende visuelle Analyse der Daten ermöglichen. Hierzu soll unter anderem der Einsatz illustrativer Visualisierungstechniken zur Darstellung der Unsicherheit untersucht werden. Für die visuelle Analyse und Quantifizierung der Unsicherheiten sollen sowohl dreidimensionalen Struktur-Daten als auch Sequenz-Daten in die Visualisierung einbezogen und kombiniert werden. Neben den in den Daten enthaltenen Unsicherheiten sollen zusätzlich die durch Analyseverfahren induzierten Unsicherheitsfaktoren quantifiziert werden.

Bearbeiter:
Marco Schäfer
Dr. Nils Lichtenberg

Kurzbeschreibung:
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, neue Visualisierungstechniken und -anwendungen für die visuelle Analyse multivariater biomedizinischer Daten zu entwickeln (beispielsweise Multi-Omics-Daten oder medizinschen Messreihen). Hierzu sollen unter anderem Dimensionsreduktion, Machine Learning und Datenfusion verwendet werden, um eine effektive sowie effiziente Analyse komplexer Sachverhalte und Zusammenhänge zu ermöglichen.

Bearbeiter:
Nicolas Brich, M.Sc.