Tutkimustuotoksia vuodessa
Tutkimustuotoksia vuodessa
Projektin yksityiskohdat
Tiivistelmä
Miten uudet bakteerilajit syntyvät? Miten antibioottiresistenssigeenit leviävät bakteeripopulaatiossa? Bakteerien populaatiogenomiikka on uusi tieteenala, joka pyrkii vastaamaan näihin kysymyksiin tarkastelemalla sadoista tai tuhansista bakteerien genomisekvensseistä koostuvia aineistoja. Simulaatiomallit, joissa on mahdollisimman tarkkaan huomioitu populaatiossa vaikuttavat evolutiiviset prosessit, tarjoavat luotettavan tavan vertailla vaihtoehtoisia biologisia hypoteeseja. Tällaisten mallien sovittaminen tavanomaisen tilastotieteen keinoin ei kuitenkaan usein ole mahdollista. Tässä työssä kehitetään uusia simulaatiomalleja bakteerien evoluution tutkimiseen genomitasolla sekä laskennallisia menetelmiä mallien sovittamiseksi. Malleja käytetään uuden tiedon löytämiseksi useista aiemmin julkaistuista genomiaineistoista yhteistyössä Harvardin (USA) ja Cambridgen (UK) yliopistojen tutkijoiden kanssa. Työ toteutetaan pääasiassa Aalto-yliopistossa.
| Tila | Päättynyt |
|---|---|
| Todellinen alku/loppupvm | 01/09/2015 → 31/08/2020 |
Yhteistyöpartnerit
- Aalto-yliopisto (johto)
- SA: Research funding (other) (Projektin osapuoli)
- SA: Research funding (other) (Projektin osapuoli)
- Suomen Akatemia (Projektin osapuoli)
YK:n kestävän kehityksen tavoitteet
Vuonna 2015 YK:n jäsenvaltiot sopivat 17 maailmanlaajuisesta kestävän kehityksen tavoitteesta (Sustainable Development Goal, SDG) poistamaan köyhyyden, suojelemaan planeettaa ja takaamaan vaurauden kaikille. Tämä projekti edistää seuraavia kestävän kehityksen tavoitteita:
Sormenjälki
Tutustu tutkimuksen aiheisiin, joita tämä projekti koskee. Nämä merkinnät luodaan taustalla olevien stipendien/apurahojen perusteella. Yhdessä ne muodostavat ainutlaatuisen sormenjäljen.
-
Gene–gene interaction detection with deep learning
Cui, T., El Mekkaoui, K., Reinvall, J., Havulinna, A. S., Marttinen, P. & Kaski, S., 12 marrask. 2022, julkaisussa: Communications Biology. 5, 1, s. 1-12 12 Sivumäärä, 1238.Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu
Open accessTiedosto3 Sitaatiot (Scopus)34 Lataukset (Pure) -
Informative Bayesian Neural Network Priors for Weak Signals
Cui, T., Havulinna, A. S., Marttinen, P. & Kaski, S., 2021, julkaisussa: Bayesian Analysis.Tutkimustuotos: Lehtiartikkeli › Article › Scientific › vertaisarvioitu
Open accessTiedosto1 Sitaatiot (Scopus)79 Lataukset (Pure) -
Batch simulations and uncertainty quantification in Gaussian process surrogate approximate Bayesian computation
Järvenpää, M., Vehtari, A. & Marttinen, P., 2020, Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2020). JMLR, Vuosikerta 124. (Proceedings of Machine Learning Research).Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussa › Conference contribution › Scientific › vertaisarvioitu
Open access