Projekte pro Jahr
Organisationsprofil
Organisationsprofil
Die Bioinformatik Forschungsgruppe der FH OO erforscht und entwickelt Algorithmen zur Analyse von molekularbiologischen Daten. Dazu zählen unter anderem Massenspektrometriedaten, Mikroskopieaufnahmen von Zellen und DNA-Sequenzen. Die dafür entwickelten Programme werden verwendet, um die Ursachen von Erkrankungen zu entdecken sowie entsprechende Behandlungsmöglichkeiten zu entwickeln und um biologische Prozesse zu simulieren.
Fingerprint
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Profile
-
SmartBeetle - Smell-based Molecular Artificial intelligence to Fight Bark Beetles
Schaller, S. (Leitende(r) Forscher/-in) & Munk, K. M. (Weitere Forschende)
Interreg Österreich - Tschechien 2021-2027
01.12.2024 → 30.11.2028
Projekt: Forschungsprojekt
-
BF-SigSim - BF-Signalwegsimulation mittels White-Box Modelling für die Prädiktion von Genexpressionen in Zellen (SigSim)
Vetter, J. (Leitende(r) Forscher/-in), Jacak, J. (CoPI), Schaller, S. (CoPI) & Klein, S. (Weitere Forschende)
01.01.2024 → 31.12.2025
Projekt: Forschungsprojekt
-
TCA-TrainYourBrain - TrainYourBrain Optimizer: Entwicklung einer Softwareapplikation zur Vorhersage, Verwaltung und Erstellung von Alzheimertrainingsplänen für die MAS Ressourcentrainings der MAS Demenzservicestellen in OÖ
Schaller, S. (Leitende(r) Forscher/-in), Kränzl-Nagl, R. S. (CoPI), Schwarz, S. (Weitere Forschende) & Munk, K. M. (Weitere Forschende)
01.10.2023 → 31.12.2024
Projekt: Forschungsprojekt
-
Data-Based Prediction of the Duration of the Postoperative Stay of Patients
Vetter, J., Strobl, M. T., Buur, L. M., Königswieser, T., Halmerbauer, G. & Winkler, S., Apr. 2025, Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2024 - 19th International Conference, 2024, Revised Selected Papers. Quesada-Arencibia, A., Affenzeller, M. & Moreno-Díaz, R. (Hrsg.). Springer, S. 335-344 10 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 15173 LNCS).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Tagungsband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
-
How to Measure Explainability and Interpretability of Machine Learning Results
Mayrhuber, E. M., Winkler, S. & Burlacu, B., 28 Feb. 2025, Genetic Programming Theory and Practice XXI. Springer, S. 357-374 (Genetic and Evolutionary Computation).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Tagungsband › Kapitel › Begutachtung
-
Identification of key genes in signaling pathways using machine learning exemplified on acute myeloid leukemia data
Vetter, J., Klein, S., Schaller, S. & Winkler, S., Mai 2025.Publikation: Konferenzbeitrag › Poster › Begutachtung
Aktivitäten
-
Care4Work. Empirische Befunde und Vorstellung eines Konzepts für innovative, digitale Lösungen zur besseren Vereinbarkeit von Kinderbetreuung und Erwerbstätigkeit im ländlichen Raum.
Kränzl-Nagl, R. S. (Redner*in), Schwarz, S. (Redner*in), Schaller, S. (Redner*in) & Kranewitter, M. (Redner*in)
4 Nov. 2024Aktivität: Gespräch oder Vortrag › Vortrag
-
ISQua's 39th International Conference
Hochstrasser, T. (Teilnehmer), Halmerbauer, G. (Teilnehmer), Strobl, M. T. (Teilnehmer) & Winkler, S. (Teilnehmer)
30 Aug. 2023Aktivität: Teilnahme an oder Organisation einer Veranstaltung › Teilnahme an einer Konferenz, einem Workshop
-
Prädiktion der Verweildauer mit prä- und postoperativen Daten für 27 medizinische Fallkategorien
Vetter, J. (Redner*in), Strobl, M. T. (Redner*in), Halmerbauer, G. (Redner*in), Hochstrasser, T. (Redner*in), Guttmann, J. (Redner*in), Königswieser, T. (Redner*in) & Winkler, S. (Redner*in)
11 Mai 2023Aktivität: Gespräch oder Vortrag › Vortrag