Repositorium für Publikationen und Forschungsdaten

Suchen Sie in der Research Collection der ETH Zürich nach wissenschaftlichen Publikationen und Forschungsdaten oder laden Sie selbst eigenen Forschungsoutput hoch. Weiterlesen

Aktuell 

Datenmanagementpläne für den SNF

Gesuche, die beim Schweizerischen Nationalfonds (SNF) eingereicht werden, müssen einen Datenmanagementplan (DMP) enthalten. Der DMP wird online in mySNF erfasst. Weiterlesen

Open Access: Weitere Publikationsmöglichkeiten für ETH-Angehörige

Die ETH-Bibliothek bietet jetzt auch beim Verlag IGI Global und beim Journal of Experimental Botany an, kostenlos Open Access zu publizieren. Weiterlesen

ETH Research Data Management Summer School 2019

Erhaltet einen umfassenden Überblick über das Forschungsdatenmanagement, seine Grundlagen und praktischen Auswirkungen sowie über nützliche Werkzeuge für junge Forschende. Meldet Euch jetzt an! Weiterlesen

  

Neueste Publikationen 

  1. Wahrheitspraktiken 

    Hampe, Michael (2019)
    Deutungsmacht von Zeitdiagnosen. Interdisziplinäre Perspektiven
    Book Chapter

  3. Multivariate methods for heterogeneous high-dimensional data in genome biology 

    Velten, Britta (2019)
    Technological advances have transformed the scientific landscape by enabling comprehensive quantitative measurements, thereby increasingly facilitating data-driven research. This includes genome biology, where many data sets nowadays comprise a collection of heterogeneous high-dimensional data modalities, collected from different assays, tissues, organisms, time points or conditions. An important example are multi-omics data, i.e. data ...
    Doctoral Thesis

  4. In situ Imaging of Bacterium-Host Interactions 

    Böck, Desiree (2019)
    Doctoral Thesis

  5. Harmonic analysis of Boolean networks: determinative power and perturbations 

    Heckel, Reinhard; Schober, Steffen; Bossert, Martin (2013)
    EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology
    Consider a large Boolean network with a feed forward structure. Given a probability distribution on the inputs, can one find, possibly small, collections of input nodes that determine the states of most other nodes in the network? To answer this question, a notion that quantifies the determinative power of an input over the states of the nodes in the network is needed. We argue that the mutual information (MI) between a given subset of ...
    Journal Article

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