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基于我们在数据分析和协作方面的经验，我们开发了生物信息学和生物统计学工具来处理研究人员遇到的最新问题。到目前为止，我们已经开发了几个工具包，重点关注（1）从汇集测序中推断单倍型，（2）用于统计遗传学的核外工具（将数据存储在磁盘中，但访问它们就像它们驻留在内存中一样），以及（3）用于群体遗传学和进化分析的快速而强大的工具。研究主题 3：我们对机器学习中的理论问题感兴趣，灵感来自我们在实际数据分析中的观察和机器学习领域的最新出版物。特别是，我们关注在集成领域知识和/或应用迁移学习时机器学习模型的行为。我们还试图描述何时以及如何用线性模型来近似非线性生物系统。
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