Aktualisiert: 2023-06-15
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Gentechnik Biotechnik
Schlüsselwort: Genomik
Deep Learning für die Biowissenschaften
Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences
Aktualisiert: 2023-06-11
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Gentechnik Biotechnik
Ausgewählte Aspekte der Individualisierten Medizin
Ärztliches Handeln – Erwartungen und Selbstverständnis
Gentechnik Biotechnik
Gentechnik Biotechnik
Gentechnik Biotechnik
Netzwerke der Forschung. Die historische Eugenikbewegung und die moderne Humangenomik im Vergleich
Anhand der Beispiele historische Eugenikbewegung und moderne Humangenomik wird in der vorliegenden Arbeit aufgezeigt, dass die Entstehung sowie Aufrechterhaltung von Netzwerken ein entscheidender Faktor ist für den Erfolg wissenschaftlicher Paradigmen und gegebenenfalls damit verbundener Ideologien, dass bei der Bildung bzw. Weiterentwicklung dieser Netzwerke bestimmten Akteuren besondere Bedeutung zukommt (= Schlüsselakteure oder hubs) und dass bei Verlust bestimmter hubs ein teilweiser oder vollständiger Zusammenbruch des jeweiligen Netzwerkes erfolgen kann. Die Richtung, in die sich wissenschaftliche Paradigmen entwickeln, ist damit stark abhängig von den Kräfte- bzw. Machtverhältnissen innerhalb der sie umschliessenden Netzwerke bzw. vom Verhalten und der Kontrolle bestimmter Akteure. Im Sinne der Akteur-Netzwerk-Theorie (ANT) wie sie von Bruno Latour u.a. entwickelt wurde, können Entstehung und Entwicklung dieser Netzwerke abhängig sein von menschlichen ebenso wie von nicht-menschlichen Akteuren (etwa Theorien, Methoden, Technologien etc.). Die Unterschiede sowie Gemeinsamkeiten der hier untersuchten Netzwerke und deren (potentielle) Konsequenzen für bioethische und biopolitische Fragestellungen werden in der Arbeit diskutiert.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Gentechnik Biotechnik
Gentechnik Biotechnik
Deep Learning für die Biowissenschaften
Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der verbesserte Mensch
Derzeit kommt es auf verschiedenen Gebieten zu einer zunehmenden Optimierung und Transformation des menschlichen Körpers durch die modernen Biotechnologien. Das betrifft nicht nur Eingriffe in das menschliche Genom, sondern auch Versuche, Mensch und Maschine zu verschmelzen. Da die Vorstellung von einer unantastbaren menschlichen „Natur“ verloren gegangen ist, bedarf es neuer philosophischer und ethischer Anstrengungen, um den damit verbundenen Herausforderungen zu begegnen.
Der Sammelband greift diese Entwicklungen auf. In den Beiträgen werden die Themen Transhumanismus, Mensch und Maschine, Genom-Editierung, Geschlechtsumwandlung und die Frage der biotechnologischen „Herstellbarkeit“ von Glück diskutiert und ethisch reflektiert.
Mit Beiträgen von
Alois Birklbauer, Christian Egarter, Reinhold Esterbauer, Johann Platzer, Andreas Reinisch, Michael Rosenberger, Walter Schaupp, Peter Strasser, Gunda Werner.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Der verbesserte Mensch
Derzeit kommt es auf verschiedenen Gebieten zu einer zunehmenden Optimierung und Transformation des menschlichen Körpers durch die modernen Biotechnologien. Das betrifft nicht nur Eingriffe in das menschliche Genom, sondern auch Versuche, Mensch und Maschine zu verschmelzen. Da die Vorstellung von einer unantastbaren menschlichen „Natur“ verloren gegangen ist, bedarf es neuer philosophischer und ethischer Anstrengungen, um den damit verbundenen Herausforderungen zu begegnen.
Der Sammelband greift diese Entwicklungen auf. In den Beiträgen werden die Themen Transhumanismus, Mensch und Maschine, Genom-Editierung, Geschlechtsumwandlung und die Frage der biotechnologischen „Herstellbarkeit“ von Glück diskutiert und ethisch reflektiert.
Mit Beiträgen von
Alois Birklbauer, Christian Egarter, Reinhold Esterbauer, Johann Platzer, Andreas Reinisch, Michael Rosenberger, Walter Schaupp, Peter Strasser, Gunda Werner.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
- Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
– C. Titus Brown
Associate Professor, University of California, Davis
Aktualisiert: 2023-05-08
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
- Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
– C. Titus Brown
Associate Professor, University of California, Davis
Aktualisiert: 2023-05-08
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
- Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
– C. Titus Brown
Associate Professor, University of California, Davis
Aktualisiert: 2023-05-08
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
- Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
– C. Titus Brown
Associate Professor, University of California, Davis
Aktualisiert: 2023-05-05
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
- Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
– C. Titus Brown
Associate Professor, University of California, Davis
Aktualisiert: 2023-05-05
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Deep Learning für die Biowissenschaften
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
- Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
- Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
- Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
- Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
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- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
"Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community."
– Prabhat
Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
"Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."
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Aktualisiert: 2023-05-05
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