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Robuste Algorithmen zur Clusterung und Klassifikation von Pankreaszellen und Geweben

Molekularbiologische Methoden, insbesondere Array-Techniken haben breiten Einzug in Projekte der Grundlagenforschung und angewandten molekularen Onkologie gefunden. Diese Verfahren erzeugen in der Regel große Datenmengen (Intensitätsvektoren), die oft schwierig zu überblicken sind und sich damit einer tieferen Interpretation entziehen. Wichtige Fragestellungen sind z.B. Klassifikationen von Pankreaszellen und/oder Geweben bzw. die Auswahl von Kanditatengenen für eine detaillierte Charakterisierung oder als diagnostische/therapeutische Targets. Künstliche neuronale Netze und teilweise auch adaptive Verfahren der multivariaten Datenanalyse sind im Prinzip geeignet, diese Art von Daten zu verarbeiten.

Ziel dieses Teilprojektes ist die Entwicklung von bioinformatischen Tools zur Mustererkennung und Klassifikation von Pankreasgeweben und -zellen. Ferner sollen Parameter zur Abschätzung der Robustheit dieser Methoden entwickelt werden. Diese Tools werden durch Bearbeitung spezifischer Fragstellungen im Rahmen von Kooperationen innerhalb des SFBs entsprechend der jeweiligen Datenlage entwickelt.