Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Velten, Britta [VerfasserIn]   i
 Stegle, Oliver [VerfasserIn]   i
Titel:Principles and challenges of modeling temporal and spatial omics data
Verf.angabe:Britta Velten & Oliver Stegle
E-Jahr:2023
Jahr:October 2023
Umfang:13 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Online veröffentlicht: 14. September 2023 ; Gesehen am 07.11.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Nature methods
Ort Quelle:London [u.a.] : Nature Publishing Group, 2004
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:20(2023), 10 vom: Okt., Seite 1462-1474
ISSN Quelle:1548-7105
Abstract:Studies with temporal or spatial resolution are crucial to understand the molecular dynamics and spatial dependencies underlying a biological process or system. With advances in high-throughput omic technologies, time- and space-resolved molecular measurements at scale are increasingly accessible, providing new opportunities to study the role of timing or structure in a wide range of biological questions. At the same time, analyses of the data being generated in the context of spatiotemporal studies entail new challenges that need to be considered, including the need to account for temporal and spatial dependencies and compare them across different scales, biological samples or conditions. In this Review, we provide an overview of common principles and challenges in the analysis of temporal and spatial omics data. We discuss statistical concepts to model temporal and spatial dependencies and highlight opportunities for adapting existing analysis methods to data with temporal and spatial dimensions.
DOI:doi:10.1038/s41592-023-01992-y
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1038/s41592-023-01992-y
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s41592-023-01992-y
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-023-01992-y
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Computational models
 Genomics
 Machine learning
 Software
 Statistical methods
K10plus-PPN:1869521382
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69140307   QR-Code
zum Seitenanfang