Valoda: angļu
Sekvenēšanas tehnoloģiju attīstība ir radījusi ļoti plašus un dažādus bioloģiskos un biomedicīniskos datus. Šajā lekcijā tiks parādīts, kā dažādu datu veidu apvienota analīze palīdz atklāt jaunas zinātniskas atziņas, ko nevar iegūt, pētot tikai vienu datu kopu. Tiks aplūkotas galvenās mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās metodes, kā arī praktiskas pieejas liela apjoma biomedicīnisko datu apstrādei un analīzei.
Par lektoru
Nikolajs Oskolkovs ir bioinformātiķis un Metabolisko pētījumu grupas vadītājs Latvijas Organiskās sintēzes institūtā (OSI). Viņš ieguvis doktora grādu teorētiskajā fizikā (2007, Maskavas Valsts universitāte / Ulmas Universitāte, Vācija). Kopš 2011. gada Oskolkovs pievērsies dzīvības zinātnēm un pielieto statistikas un mašīnmācīšanās metodes biomedicīnisko datu analīzē. Viņa pētniecības pieredze aptver genomiku, diabēta izpēti, kā arī šūnu un evolūcijas bioloģiju Lundas Universitātes laboratorijā Zinātne dzīvei (SciLifeLab, National Bioinformatics Infrastructure — NBIS) Zviedrijā.
Norises vieta
Tā kā Rīgas Stradiņa universitāte ir publiska iestāde, pasākuma laikā jūs varat tikt fotografēts un/ vai filmēts. Fotogrāfijas un video var tikt publicēts universitātes mājaslapā, sociālajos medijos u. tml. Vairāk par savām tiesībām un iespēju iebilst pret šādu datu apstrādi varat uzzināt RSU Privātuma politikā. Ja iebilstat pret personas datu apstrādi, lūdzam par to informēt, rakstot uz rsu
rsu[pnkts]lv (rsu[at]rsu[dot]lv).
As Rīga Stradiņš University (RSU) is a public institution you could be photographed and/or filmed during the event. Your personal data might be used to further the interests of RSU, e.g. for marketing or communication activities (incl. social media coverage). Read more about your rights see the RSU Privacy Policy. Should you have any objections to your personal data being processed please inform us via e-mail at rsursu[pnkts]lv (rsu[at]rsu[dot]lv).
