Barbara Engelhardt

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Être humain multiéchelle CIFAR-MacMillan

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À Propos

Mes recherches consistent à élaborer des modèles pour découvrir la structure et les schémas cachés de données biologiques bruyantes, et à utiliser ces schémas pour formuler des hypothèses sur le dérèglement des gènes et des cellules à l’origine de la maladie.

Prix

Professeure invitée distinguée Merkin, Caltech (2022-2024)
Prix Overton, ISCB, 2021
Bourse CAREER, NSF (2018-2022)
Bourse de recherche Sloan (2016-2018)
Prix Walter M. Fitch, Société de biologie moléculaire et d’évolution (2004)

Publications Pertinentes

Townes, F.W. et Engelhardt, B.E. (2023). Nonnegative spatial factorization for spatial genomics. Nature Methods, 20, 229--238. DOI: 10.1038/s41592-022-01687-w
Jones, A., Townes, F.W., Li, D. et Engelhardt, B.E. (2023). Alignment of spatial genomics and histology data using deep Gaussian processes. Nature Methods (accepté) bioRxiv:475692
Dumitrascu, B., Villar, S., Mixon, D.G. et Engelhardt, B.E. (2021). Optimal marker gene selection for cell type discrimination in single cell analyses. Nature Communications, 12:1186. DOI: 10.1038/s41467-021-21453-4

institut

Instituts Gladstone

Université Stanford

Département

Science des données biomédicales

Éducation

Ph.D. (EECS), Université de la Californie à Berkeley
M.S. (informatique), Université de Stanford
B.S. (systèmes symboliques), Université de Stanford

Pays

États Unis

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