How can we, humans, look at our relationship to nature differently? In season three of Going Wild, on top of stories about animals, we invite you to journey through the entire ecological web — from the tiniest of life forms to apex predators — alongside the scientists, activists and adventurers who study it. Wildlife biologist and host Dr. Rae Wynn-Grant has been studying wild animals in their natural habitats all over the world for years. Our award-winning podcast takes you inside the hidde ...
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי Sano Genetics. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Sano Genetics או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
EP102: Dr. Marco Schmidt, founder and Chief Scientific Officer of BioTx.ai, on how to use artificial intelligence and machine learning in genomics research
MP3•בית הפרקים
Manage episode 375003946 series 2631947
תוכן מסופק על ידי Sano Genetics. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Sano Genetics או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
0:00 Intro 0:45 The founding of BioTx.ai 4:35 How do algorithms for ‘causal inference’ work? 6:30 Modeling gene interactions for genetic disorders 8:35 How to predict gene interactions 10:30 What happens after identifying a potential gene variant or interaction? 14:35 How can you use machine learning to determine causal relationships between gene variants and disease? 17:30 Deconvoluting genes and traits, and their impacts on effect size 19:20 Key ingredients in determining causal relationships: data and computational power 21:10 Limitations of using machine learning to find genetic determinants of rare diseases 24:30 Predicting clinical outcomes with Biotx.ai 28:05 Machine learning enhances efficiency in the pre-clinical phase 29:40 Population genomics in Germany 32:50 Marco’s career decisions – starting a company vs. continuing in academia 35:50 The pros and cons of industry 38:10 The gaps in industry and academia 41:20 Closing remarks
…
continue reading
187 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 375003946 series 2631947
תוכן מסופק על ידי Sano Genetics. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Sano Genetics או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
0:00 Intro 0:45 The founding of BioTx.ai 4:35 How do algorithms for ‘causal inference’ work? 6:30 Modeling gene interactions for genetic disorders 8:35 How to predict gene interactions 10:30 What happens after identifying a potential gene variant or interaction? 14:35 How can you use machine learning to determine causal relationships between gene variants and disease? 17:30 Deconvoluting genes and traits, and their impacts on effect size 19:20 Key ingredients in determining causal relationships: data and computational power 21:10 Limitations of using machine learning to find genetic determinants of rare diseases 24:30 Predicting clinical outcomes with Biotx.ai 28:05 Machine learning enhances efficiency in the pre-clinical phase 29:40 Population genomics in Germany 32:50 Marco’s career decisions – starting a company vs. continuing in academia 35:50 The pros and cons of industry 38:10 The gaps in industry and academia 41:20 Closing remarks
…
continue reading
187 פרקים
Όλα τα επεισόδια
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.