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Preisträger*in 

Laleh Haghverdi

Geometric Deep Learning als Methode für die Analyse von Einzelzell-Transkriptomik-Daten

Laleh Haghverdi

Geometric Deep Learning als Methode für die Analyse von Einzelzell-Transkriptomik-Daten


Die Klassifizierung und Identifizierung sowohl von bekannten als auch neuen Zelltypen ist eines der Hauptziele der Analyse von Einzellzell-Transkriptomik-Daten. So versucht beispielsweise das „Human Cell Atlas“-Konsortium, sämtliche Zelltypen im menschlichen Körper zu identifizieren, die dann als Referenz für die Diagnose von Gesundheits- und Krankheitszuständen von gesammelten Gewebeproben dienen können. Die bestehenden Zelltyp-Klassifizierungsmethoden berücksichtigen im Allgemeinen die Eigenschaften der Daten (d.h. Gene), aber nicht ihre Beziehung untereinander. Die Nachwuchswissenschaftlerin Laleh Haghverdi vom European Molecular Biology Laboratory in Heidelberg nutzt die modulare Architektur von Genregulationsnetzwerken (GRN) sowie die Tatsache, dass zahlreiche Geninteraktionen bereits in bestehenden Datenbanken erfasst sind, zur Ausarbeitung eines Systems, das eine exaktere Zelltypidentifizierung auf Grundlage der Methode des “geometric deep learning” ermöglicht.

Dr. Haghverdis Projekt wird durch den „Young Investigator Fund for Innovative Research Ideas“ der Schering Stiftung und der Fritz Thyssen Stiftung unterstützt.

Zur Person 

Dr. Laleh Haghverdi studierte Physik an der Sharif-Universität für Technologie in Teheran, Iran, und an der Universität Köln und promovierte in Mathematik an der TU München. Von 2016 bis 2017 hatte sie eine Postdoc-Stelle am European Bioinformatics Institute, Cambridge, UK. Seit September 2017 ist Dr. Laleh Haghverdi als Postdoc am European Molecular Biology Laboratory in Heidelberg tätig.

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