"Advances in Data-Driven Biomedicine" ist eine virtuelle, von GHGA organisierte Vortragsreihe, in der es sich um die faszinierende Welt der datengesteuerten Medizin und deren ethische, rechtliche und soziale Auswirkungen dreht. Die Gastredner*innen sind ausgezeichnete internationale Forscher*innen aus verschiedenen Disziplinen der Omics-Forschung.
Wir laden Sie Mittwoch einmal im Monat von 16:00 bis 17:00 Uhr (MEZ) ein, via Zoom teilzunehmen. Alle Vorträge werden in englischer Sprache gehalten, sind kostenlos und stehen jedem offen. Frühere Vorträge finden Sie in unserem GHGA YouTube Kanal.
Hier können Sie sich für die gesamte Vortragsreihe anmelden und verpassen keine #GHGAtalks mehr!
Wir freuen uns sehr über Feedback oder Ideen für weitere GHGA Vorträge. Kontaktieren Sie uns einfach über das Kontaktformular.
Gerrit Meijer vom Niederländischen Krebsinstitut wird im Rahmen der GHGA-Vortragsreihe sprechen. Jetzt anmelden!
Mehr erfahrenKyle Farh von Illumina wird im Rahmen der GHGA-Vortragsreihe über das Thema „How do you train genomics AI?“ sprechen. Jetzt anmelden!
Mehr erfahrenSalvador Capella-Gutierrez vom Barcelona Supercomputing Center (BSC) sprach über „ELIXIR web services and workflows". Jetzt ansehen!
Mehr erfahrenJanet Kelso (Max-Planck-Institut für evolutionäre Anthropologie) sprach über "The impact of gene flow between archaic and modern humans".
Mehr erfahrenPeter Krawitz (Universität Bonn) sprach über „GestaltMatcher and its data portal - Overcoming the limits of rare disease matching using facial phenotypic descriptors“. Jetzt ansehen!
Mehr erfahrenHans-Ulrich Prokosch (Universitätsklinikum Erlangen) sprach über „The German Research Data Portal for Health (FDPG) and its accompanying central services“. Jetzt ansehen!
Mehr erfahrenMartin Hirst (University of British Columbia) sprach über "THe EpiATLAS – a reference for human epigenomic research". Der Vortrag wird in englischer Sprache gehalten. Jetzt ansehen!
Mehr erfahrenPeter Robinson (The Jackson Laboratory (JAX)) sprach "The Phenopacket schema: an open standard for sharing disease and phenotype information". Jetzt ansehen!
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