Data Science in Life Sciences

Entwicklung von Algorithmen für computergestützte Analysen, maschinelles Lernen und Datenbanken zur Erkenntnisgewinnung in den Life Sciences

Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der molekularen Hochdurchsatztechnologien, Bildgebung, Automatisation und Robotik führten zu einem massiven Anstieg der Datenmengen in den Life Sciences. Durch den Anstieg konnten zwar neue biologische und chemische Erkenntnisse gewonnen werden. Aber gleichzeitig verlagerte der Anstieg den Engpass der Wissensgenerierung von der Datenerzeugung zur Datenanalyse und erschwerte gleichzeitig die Datenauswertung. Um Wissen aus solch grossen Datensätzen zu extrahieren, ist ein interdisziplinärer Ansatz erforderlich, der biologisches, chemisches und physikalisches Wissen mit Computeralgorithmen, Maschinellem Lernen, Statistik, Datenbanken und IT-Infrastruktur kombiniert.

Das Data-Science-Team steht an der Spitze dieser Entwicklungen und implementiert Software- und Modellierungslösungen für verschiedene Life Sciences-Probleme, darunter die Analyse von OMICs-Daten, die Optimierung chemischer und pharmazeutischer Produktions- und Formulierungsprozesse, die Verbesserung diagnostischer Assays und Medikamente sowie das Design von Proteinmolekülen mit neuen Strukturen und Funktionen.

Unsere Arbeit unterstützt Forschungslabors, Institute, Pharma- und Biotech-Unternehmen bei der Verarbeitung und Extraktion von Wissen aus grossen Datenbeständen und hilft Ihnen in der datengesteuerten Forschung und Entwicklung.