Verteilen, aber richtig

Daten in Gruppen aufzuteilen, ohne dass sich dabei ungewollte Cluster mit ähnlichen Elementen bilden, ist etwa für die Auswertung medizinischer Daten von großer Bedeutung. Zu diesem „Anticlustering“-Problem entwickelten Psychologen und Informatiker der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) 2020 ein neues Verfahren. Zusammen mit Forschenden der University of California in San Francisco (UCSF) entwickelten sie nun eine Erweiterung, die für die Analyse von Hochdurchsatz-Sequenzierungsdaten und mehr wichtig ist. Die Forschenden beschreiben ihr neues Werkzeug im Zusammenhang mit einer Anwendung bei der chronischen Erkrankung Endometriose in der Fachzeitschrift Cell Reports Methods.
Quelle: IDW-Informaitionsdienst d. Wissenschaft