Podcasts about statistical computing

Hilary and Roger discuss the RStudio Conference, Directions in Statistical Computing, the benefits of having a diversity of programming languages, and canola oil. Show notes: RStudio Conference 2020 Support us through our Patreon page Roger on Twitter: https://twitter.com/rdpeng Hilary on Twitter: https://twitter.com/hspter Get the Not So Standard Deviations book: https://leanpub.com/conversationsondatascience/ Subscribe to the podcast on Apple Podcasts: https://itunes.apple.com/us/podcast/not-so-standard-deviations/id1040614570 Subscribe to the podcast on Google Play: https://play.google.com/music/listen?u=0#/ps/Izfnbx6tlruojkfrvhjfdj3nmna Find past episodes: http://nssdeviations.com Contact us at nssdeviations@gmail.com  

SoundCloud: The Unpublished Paradigm Ep 5 – FOSS and Open Source Software. This week's episode features Alex, Ryan, and John talk about free and open source software and data. Listen and learn about how you can get access to GIS, world imagery and more! And listen till the end for a bonus! Be sure to follow our Facebook page so you don't miss an episode. There are new episodes every week and it's great for downloading and listening to on your way to the field or around the house. Facebook: https://www.facebook.com/LakeheadUniversityCARIS/ YouTube: https://youtu.be/5XLGjHlZwT8 Links: UAV airspace map: https://www.nrc-cnrc.gc.ca/eng/solutions/collaborative/civuas/uav_site_selection_tool.html UAV market worth $48 Billion by 2023: https://www.skiesmag.com/press-releases/uav-market-worth-us48-billion-2023/ QGIS: https://www.qgis.org/en/site/ FUSION USFS: http://forsys.sefs.uw.edu/fusion/fusionlatest.html USGS Earth Explorer: https://earthexplorer.usgs.gov NASA ARSET: https://arset.gsfc.nasa.gov Planet Labs Explorer Beta: https://www.planet.com/products/explorer/ R - The R Project for Statistical Computing: https://www.r-project.org #lakeheadlearning #mylakehead #Naturalresources #UnpublishedParadigm #CARIS

Dr. Dawn Kernagis is a Research Scientist in the area of human performance optimization and risk mitigation for operators in extreme environments, such as those working in undersea diving, high altitude aviation, and space. Dr. Kernagis came to IHMC from Duke University Medical Center, where her postdoctoral research was funded by the Office of Naval Research and the American Heart Association to identify pathophysiological mechanisms and potential therapeutic targets in multiple forms of acute brain injury. Here’s the outline of this interview with Dr. Dawn Kernagis [00:00:20] STEM-Talk podcast. [00:01:35] Ken Ford. [00:03:44] Keto Summit. [00:04:06] Outside Magazine: Is the High-Fat, Low-Carb Ketogenic Diet Right for You? [00:04:22] NEEMO expedition. [00:08:30] The Twins Study was the first study of its kind to compare molecular profiles of identical twin astronauts with one in space and another on Earth. [00:12:04] Apolipoprotein E (APOE). [00:12:13] STEM-Talk Episode 12: Dale Bredesen Discusses The Metabolic Factors Underlying Alzheimer’s Disease. [00:16:28] Apolipoprotein E4 protective against malaria? [00:19:14] AHS 16 - Steven Gundry - Dietary Management of the Apo E4. [00:20:37] STEM-Talk Episode 14: Dominic D'Agostino. [00:21:28] Lauren Petersen: The Athlete Microbiome Project: The Search for the Golden Microbiome. [00:22:55] A combination of 16S, metagenomic shotgun, and metatranscriptomic sequencing. [00:29:48] Estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and HER2 expression. [00:31:16] Python, scikit-learn, TensorFlow. [00:31:32] The R Project for Statistical Computing. [00:33:15] MATLAB. [00:34:10] STEM-TALK Episode 1: Peter Attia On How To Live Longer And Better. [00:35:23] Swiss cheese model, Gareth Lock. [00:40:48] Duke University. [00:41:04] Richard Moon. [00:42:59] NEEMO blog.

Auf den Vorschlag von Henning Krause verbreiteten viele Forschende unter dem Hashtag #1TweetForschung ihr Forschungsthema in Kurzform. So auch Lorenz Adlung, der in der Abteilung Systembiologie der Signaltransduktion am Deutschen Krebsforschungszentrum in Heidelberg die mathematische Modellbildung für biologische Prozesse erforscht. Bei der Anwendung einer Chemotherapie leiden Krebspatienten oft unter Blutarmut. Hier kann neben der Bluttransfusion das Hormon Erythropoetin, kurz EPO, helfen, da es die körpereigene Erzeugung von roten Blutkörperchen (Erythrozyten) unterstützt. Leider ist EPO als Dopingmittel bekannt, und um dem Doping noch deutlicher Einhalt zu gebieten, wurde im November 2014 in Deutschland ein Entwurf eines Anti-Doping-Gesetz vorgelegt. Trotz gängigem Einsatz und erprobter Wirkung von EPO ist die genaue Wirkung von EPO auf Krebszellen nicht bekannt. Daher verfolgt Lorenz Adlung den Ansatz der Systembiologie, um im Zusammenwirken von Modellbildung und Mathematik, Biologie und Simulationen sowohl qualitativ und quantitativ analysieren und bewerten zu können. Vereinfacht sind rote Blutkörperchen kleine Sauerstoff-transportierende Säckchen aus Hämoglobin, die auch die rote Farbe des Bluts verursachen. Sie stammen ursprünglich aus Stammzellen, aus denen sich im Differenzierungs-Prozess Vorläuferzellen bzw. Progenitorzellen bilden, die wiederum durch weitere Spezialisierung zu roten Blutkörperchen werden. Da es nur wenige Stammzellen gibt, aus denen eine unglaubliche große Anzahl von Trillionen von Blutkörperchen werden müssen, gibt es verschiedene Teilungs- bzw. Proliferationsprozesse. Das Ganze ergibt einen sehr komplexen Prozess, dessen Verständnis zu neuen Methoden zur Vermehrung von roten Blutkörperchen führen können. Den durch Differenzierung und Proliferation gekennzeichnete Prozess kann man mathematisch beschreiben. Eine zentrale Ansichtsweise in der Systembiologie der Signaltransduktion ist, Zellen als informationsverarbeitende Objekte zu verstehen, die zum Beispiel auf die Information einer höheren EPO-Konzentration in der Umgebung reagieren. Von diesem Ansatz werden durch Messungen Modelle und Parameter bestimmt, die das Verhalten angemessen beschreiben können. Diese Modelle werden in Einklang mit bekannten Prozessen auf molekularer Ebene gebracht, um mehr über die Abläufe zu lernen. Die erforderlichen quantitativen Messungen basieren sowohl auf manuellem Abzählen unter dem Mikroskop, als auch der Durchflusszytometrie, bei der durch Streuung von Laserlicht an Zellen durch Verwendung von Markern sogar Aussagen über die Zelloberflächen getroffen werden können. Zusätzlich kann mit der Massenspektrometrie auch das Innere von Zellen ausgemessen werden. In diesem Anwendungsfall werden die mathematischen Modelle in der Regel durch gekoppelte gewöhnliche Differenzialgleichungen beschrieben, die Zell- oder Proteinkonzentrationen über die Zeit beschreiben. Die Differenzialgleichungen und deren Parameter werden dabei sowohl mit Messungen kalibriert, als auch mit den Kenntnissen in der Molekularbiologie in Einklang gebracht. Die Anzahl der Parameter ist aber oft zu hoch, um naiv auf geeignete zu den Messungen passende Werte zu gelangen. Daher wird unter anderem das Latin Hypercube Sampling verwendet, um schnell nahe sinnvollen Parameterwerten zu gelangen, die durch gradienten-basierte Optimierungsverfahren verbessert werden können. Die Basis für diese Art von Optimierungsverfahren ist das Newton-Verfahren, mit dem man Nullstellen von Funktionen finden kann. Ein wichtiger Aspekt im Umgang mit Messergebnissen ist die Berücksichtigung von Messfehlern, die auch vom Wert der Messung abhängig verstanden werden muss- denn nahe der Messgenauigkeit oder der Sättigung können die relativen Fehler extrem groß werden. Die Bestimmung der Modellparameter ist schließlich auch ein Parameteridentifikationsproblem, wo insbesondere durch eine Sensitivitätsanalyse auch der Einfluss der geschätzten Parameter bestimmt werden kann. Sowohl die Parameter als auch die Sensitivitäten werden mit den biologischen Prozessen analysiert, ob die Ergebnisse stimmig sind, oder vielleicht auf neue Zusammenhänge gedeuten werden können. Hier ist die Hauptkomponentenanalyse ein wichtiges Werkzeug, um zentrale beeinflussende Faktoren erfassen zu können. Ein wichtiges Ziel der Modellbildung ist die numerische Simulation von Vorgängen, die als digitale Experimente sich zu einem eigenen Bereich der experimentellen Forschung entwickelt haben. Darüber hinaus ermöglicht das digitale Modell auch die optimale Planung von Experimenten, um bestimmte Fragestellungen möglichst gut untersuchen zu können. Die Umsetzung auf dem Computer erfolgt unter anderem mit Matlab, R (The R Project for Statistical Computing) und mit der spezialisierten und freien Software D2D - Data to Dynamics.Literatur und Zusatzinformationen M. Boehm, L. Adlung, M. Schilling, S. Roth, U. Klingmüller, W. Lehmann: Identification of Isoform-Specific Dynamics in Phosphorylation-Dependent STAT5 Dimerization by Quantitative Mass Spectrometry and Mathematical Modeling, Journal of Proteome Research, American Chemical Society, 2014. (PubMed) Studium der Systembiologie D2D-Software L. Adlung, C. Hopp, A. Köthe, N. Schnellbächer, O. Staufer: Tutorium Mathe für Biologen, Springer Spektrum, 2014. Science: NextGen Voices zur globalen wissenschaftlichen Zusammenarbeit- mit Lorenz Adlung Lorenz Adlung auf Twitter L. Adlung, et. al: Synbio meets Poetry, CreateSpace, 2013. Kollaborationspartner: U.a. Thomas Höfer, Heidelberg, Jens Timmer, Freiburg i. B., Fabian Theis, München Resonator-Podcast 015: DKFZ-Forscher Christof von Kalle Resonator-Podcast 014: Das DKFZ in Heidelberg Omega Tau-Podcast 069: Grundlagen der Zellbiologie Omega Tau-Podcast 072: Forschung in der Zellbiologie Konscience-Podcast 024, Kapitel 5: Das Hochlandgen aus "Wie kam das bloß durch die Ethikkommission?"

First things first, Dirk Eddelbuettel was recently named ordinary. This seems contradictory, since Dirk is a known HPC expert, an organizer of the R in Finance conference, the creator of Rcpp, and a Debiancontributor. These are only a few of the many accolades bestowed upon Dirk without even a hint of puffery. And yet, Dirk Eddelbuettel is considered ordinary. What makes Dirk ordinary? It should be mentioned that to the Vienna-based nonprofit that provides R’s leadership, the R Foundation for Statistical Computing, ‘ordinary’ means something quite different to the lay person. Ordinary members provide guidance and direction for the R Project for Statistical Computing. It’s hard to imagine someone more qualified than Dirk for this task. A longtime R user, Dirk’s professional life is in finance as a self-described quant (one of the ‘Rocket Scientists of Wall Street’). Dirk has worked for some of the largest financial organizations in the world, and has open sourced packages which allow for tasks ranging from vanilla options pricing to discounted cash flow analysis. Even though the world of finance is a “massive net importer” of open source tools, he has succeeded in providing finance packages for the open source community. In addition to these contributions, he has also provided the larger R community with the infinitely useful Rcpp package. It’s easy to see why, with all of these contributions, the R Foundation would find Dirk ordinary. I was incredibly fortunate at useR! 2014 to sit down with Dirk and have a long conversation about many of these ordinary topics, the video of which is included here. Enjoy!