Een studie van de heterogeniciteit en dynamiek van normale en abnormale hematopoese met behulp van single-cell bioinformatica

Single-cell SPACE

Computationele methodeontwikkeling voor het modelleren van cell-cell communicatie

Doctoraatsproject Annelies Emmaneel

Doctoraatsproject Arne Gevaert

Doctoraatsproject Artuur Couckuyt

Doctoraatsproject David Novák

Doctoraatsproject Helena Todorov

Doctoraatsproject Jonathan Peck

Doctoraatsproject Katrien Quintelier

Doctoraatsproject Laure Van Steenbergen

Doctoraatsproject Lotte Pollaris

Doctoraatsproject Louise Deconinck

Doctoraatsproject Maxim Lippeveld

Doctoraatsproject Robin Browaeys

Een expertgestuurde pijplijn voor de analyse van spatiale proteoomdata

Het modelleren van de heterogeniteit van ziekteprogressie aan de hand van trajectinferentiemethoden

Intercellulaire communicatie in tijd en ruimte

Interpreteerbare en exploreerbare single-cell embeddings

Interpreteerbare machine-learning modellen voor graaf-gebaseerde neurale netwerken

Kwantitatieve analyse van correlatieve licht- en elektronenmicroscopie aan de hand van machine learning modellen.

Machine learning methoden voor de analyse van spatial multi-omics data

Automatische analyse van spatiale biologische data

Doctoraatsproject Breght Vandenberghe

Doctoraatsproject Céline Van Dender

Doctoraatsproject Jeroen Gilis

Doctoraatsproject Joeri Ruyssinck

Doctoraatsproject Joris Roels

Doctoraatsproject Milan Malfait

Doctoraatsproject Robin Vandaele

Doctoraatsproject Sofie Van Gassen

Machine learning methoden voor single-cel transcriptomics

Machine learning toepassingen op basis van vaagruwverzamelingen

Aligneren van patient-specifieken cellontwikkelingstrajecten

Alliantieonderzoeksgroep: Logic Engineering

Analyse van grote single-cell datasets met deep learning en parallelle multi-instance algoritmes

Betere inzichten in de spatiale organizatie van weefsels met behulp van machine learning en spatial transcriptomics

Betrouwbare machine learning technieken voor het modelleren van cellen en weefsels

Computationele cytometrie-technieken voor klinische toepassingen.

Digitale innovatie voor mens en samenleving

Een benchmark-gebaseerde kwantificatie van de interpretabiliteit van neurale netwerk gebaseerde methoden

Een formele karakterisatie van de robuustheid van deep learning technieken

Een Formele Karakterisatie van de Robuustheid van Diepe Neurale Netwerken tegen Adversarial Perturbations

Een kwantitatieve vergelijking van deep learning technieken voor exploratieve en gesuperviseerde analyse van hoog-dimensionale cytometrie-data

Een verkennend onderzoek van machine learning technieken voor afbeeldingsflowcytometrie.

Het decoderen van de impact van intercellulaire communicatie op de identiteit van tumortoestanden bij epitheliale kankers

Intercellulaire communicatie in tijd en ruimte

Interpreteerbare modellen voor de integratieve analyse van single-cell spatiale transcriptoom data

Klinische toepassingen van de computationele cytometrie

Methoden gebaseerd op vaag- en ruwverzamelingen voor het omgaan met ongebalanceerde en zwak gelabelde data in machineleren

Modelleren van intercellulaire signalisatieprocessen tijdens cellulaire differentiatie op basis van transcriptoom data van individuele cellen.

Ontrafelen van de functionele diversiteit van macrofagen en dendritische cellen met behulp van modulenetwerken en intercellulaire signalisatienetwerken.

Ontrafelen van de regulatorische dynamiek van Kupffer-cel differentiatie

TAILOR A Network of Research Excellence Centres

Verbeteren van de diagnose en prognose van primaire immuundeficiënties met behulp van computationele flowcytometrie

Wat maakt onze neuronen menselijk? Mechanismen die menselijke genomische en neuronale evolutie met elkaar verbinden, en hoe ze zich verhouden tot nature en nurture in gezondheid en ziekte

De BD FACS Symphony FACS cell sorter : de meest geavanceerde multiparameter fluorescentie geactiveerde cell sorter die de indetificatie en purificatie van zeldzame cellen toelaat voor verdere functionele characterisatie

De ontwikkeling van een humaan pluripotent stamcel-gebaseerd differentiatiemodel om de normale en getransformeerde sympathoadrenale progenitors te bestuderen.

De ontwikkeling van T cel autoreactiviteit in reumatoïde artritis: de “smoking gun” hypothese

FullPicture: Combinatie van Spectrale Flow Cytometrie met Hoge-Snelheid Cellulaire Beeldvorming om een gedetailleerde analyse van planten- en dierencellen mogelijk te maken

Het ontrafelen van de rol van nucleaire receptor HNF4a in sepsis, alsook de mechanismen van zijn functieverlies in relatie tot het falen van PPARa.

‘Immunodeficiënties ten gevolge van IKAROS mutaties in het felle zonlicht’, een gedetailleerde studie die het genetische en immunologische spectrum van IKAROS-gemedieerde immuunstoornissen in kaart brengt.

Multi-label semi-supervised leren voor big data problemen

Ontrafelen van de choroid plexus heterogeniteit en de gevolgen ervan op de biologische respons op inflammatie reacties.

Ontrafelen van het regulatorisch netwerk van dendritische celle met behulp van module netwerken.

SpatialConnect: het connecteren van weefselbiologie met de spatiale genexpressie per individuele cel

Een verkennende studie van kenmerkselectietechnieken voor clustering

CONDITIONAL: COvid-19: iNteractie tussen genetische preDispositie en immunologisch fenotype

Covid-Track: toepassing van kwantitatieve virologie en single cell genomics om de interacties tussen virus en gastheer te ontrafelen die leiden tot ernstige immunologisch gemedieerde ziekte bij COVID-19-patiënten

De rol van mucosale integriteit in de pathogenese van spondyloartritis

Onderzoek naar de immunologie van irreversibele luchtwegvernauwing bij astma