Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Bayesowska analiza podtypów raka pęcherza moczowego na podstawie wysokoprzepustowych danych

2016/21/N/ST6/01507

Słowa kluczowe:

integracyjne modelowanie matematyczne bayesowska analiza danych rak pęcherza moczowego oncogenesis

Deskryptory:

  • ST6_13: Bioinformatyka, bioobliczenia, obliczenia DNA i molekularne
  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • NZ2_10: Modelowanie i symulacje biologiczne

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Warszawski, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki

woj. mazowieckie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

Krzysztof Gogolewski 

Liczba wykonawców projektu: 3

Konkurs: PRELUDIUM 11 - ogłoszony 2016-03-15

Przyznana kwota: 75 400 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2017-02-17

Zakończenie projektu: 2019-11-16

Planowany czas trwania projektu: 24 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Komputer przenośny + akcesoria. Za kwotę 7 000 PLN

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (2)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (2)
  1. Inferring Molecular Processes Heterogeneity from Transcriptional Data
    Autorzy:
    Krzysztof Gogolewski, Weronika Wronowska, Agnieszka Lech, Bogdan Lesyng, and Anna Gambin
    Czasopismo:
    BioMed Research International (rok: 2017, tom: 2017, strony: 14), Wydawca: Hindawi
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1155/2017/6961786 - link do publikacji
  2. Truncated robust principal component analysis and noise reduction for single cell RNA-seq data
    Autorzy:
    Krzysztof Gogolewski, Maciej Sykulski, Neo Christopher Chung and Anna Gambin
    Czasopismo:
    Journal of Computational Biology (rok: 2019, tom: 1,08888888888889, strony: 782-793), Wydawca: Mary Ann Liebert
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1089/cmb.2018.0255 - link do publikacji
  1. Renal cell carcinoma classification: a case study of pitfalls associated with metabolic landscape analysis
    Autorzy:
    Krzysztof Gogolewski, Marcin Kostecki, Anna Gambin
    Konferencja:
    2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) (rok: 2018, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 03.12-06.12
    Status:
    Opublikowana
  2. Truncated Robust Principal Component Analysis and Noise Reduction for Single Cell RNA-seq Data
    Autorzy:
    Krzysztof Gogolewski, Maciej Sykulski, Neo Christopher Chung and Anna Gambin
    Konferencja:
    International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (rok: 2018, ), Wydawca: Springer, Cham
    Data:
    konferencja 8,06
    Status:
    Opublikowana