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In der Krebsforschung werden häufig paarweise Ähnlichkeiten oder Distanzen gemessen, zum Beispiel beim Bestimmen der Ähnlichkeiten von Protein- oder DNA-Sequenzen. Traditionelle Methoden der Datenanalyse können normalerweise nicht direkt mit solchen Distanzdaten arbeiten. Unser Ziel ist es, neue Methoden der Datenanalyse für die Krebsforschung zu entwickeln, welche auf Distanzdaten basieren. Die Hauptziele bestehen in (i) der theoretischen Entwicklung und Erweiterung von Methoden im Bereich maschinelles Lernen zu Modellen, die mit Distanzdaten direkt arbeiten können, (ii) der Entwicklung von effizienten Algorithmen für die Methoden, die in (i) erarbeitet wurden, und (iii) der Anwendung der in (ii) entwickelten Algorithmen auf Probleme, welche in der Krebsforschung auftreten.
Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des Forschungsprojekts:
Unsere Arbeit trägt zu einem besseren Verständnis der genetischen Faktoren in der Krebsforschung bei. Dieses wichtige Verständnis hat viele Auswirkungen, zum Beispiel ermöglicht es eine verbesserte Diagnose und personalisierte Medizin, was eine bessere Therapie von Krebspatienten erlaubt.