Computational network models for molecular, neuronal and brain data in the presence of long range dependence
<p>Standard parametric statistical approaches based on comparison to global activity tend to perform poorly when this activity varies over multiple scales. Such multiscale variation, termed long range dependence, is a well-documented features of many biological and neurological data sets. We p...
מחבר ראשי: | Wilsenach, J |
---|---|
מחברים אחרים: | Reinert, G |
פורמט: | Thesis |
שפה: | English |
יצא לאור: |
2021
|
נושאים: |
פריטים דומים
-
Whole-brain comparison of rodent and human brains using spatial transcriptomics
מאת: Antoine Beauchamp, et al.
יצא לאור: (2022-11-01) -
Editorial: Neuroinformatics of large-scale brain modelling
מאת: John D. Griffiths, et al.
יצא לאור: (2022-10-01) -
FAIR in action: Brain-CODE - A neuroscience data sharing platform to accelerate brain research
מאת: Brendan Behan, et al.
יצא לאור: (2023-05-01) -
FAIR African brain data: challenges and opportunities
מאת: Eberechi Wogu, et al.
יצא לאור: (2025-03-01) -
Editorial: Rising stars in systems neuroscience: 2022
מאת: Mazyar Fallah, et al.
יצא לאור: (2024-05-01)