Next generation causal inference methods for biological data
下一代生物数据因果推理方法
基本信息
- 批准号:DE200100200
- 负责人:
- 金额:$ 29.38万
- 依托单位:
- 依托单位国家:澳大利亚
- 项目类别:Discovery Early Career Researcher Award
- 财政年份:2020
- 资助国家:澳大利亚
- 起止时间:2020-01-01 至 2023-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project aims to develop next generation causal inference methods for analysing biological data especially the single cell sequencing data and their applications in cell biology. Although Artificial Intelligence and Statistical Machine Learning have been applied successfully in many fields, including biological research, there is still a serious lack of methods for interpreting and reasoning about the mechanism of biological systems, the ultimate goal of research in many areas. Efficient data-driven causality discovery approaches developed by the project will be a timely and significant contribution to the knowledge of biology and statistics as well as the battle against health threats.
本项目旨在开发下一代生物数据分析的因果推理方法,特别是单细胞测序数据及其在细胞生物学中的应用。尽管人工智能和统计机器学习已经成功地应用于包括生物学研究在内的许多领域,但仍然严重缺乏解释和推理生物系统机制的方法,这是许多领域研究的最终目标。该项目制定的有效的数据驱动因果关系发现方法将对生物学和统计学知识以及与健康威胁的斗争作出及时和重大的贡献。
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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A/Prof Thuc Le其他文献
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