Sriram Sankararaman 교수 연구 프로필
대학원 지원 마감
컴퓨터과학과
PhD in Computer Science
Fall 2027지원 마감
2026년 12월 15일 23:59 GMT-8
원문에 연도가 없어요 — 이번 사이클 날짜인지 원문에서 확인하세요.
출처: cs.ucla.edu2026년 11월 2일 확인MS in Computer Science
Fall 2027지원 마감
2026년 12월 15일 23:59 GMT-8
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출처: cs.ucla.edu2026년 11월 2일 확인
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캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 컴퓨터과학과 소속 Sriram Sankararaman 교수의 등록된 연구 분야는 Computational biology, Statistical genomics, Statistical machine learning, Probabilistic graphical models, Bayesian statistics입니다.
연구 키워드
최근 논문
- Neanderthal introgressed ancestry reveals human genomic regions enriched with recessive deleterious mutations새 논문Nature Communications · 10월 31일
- Genome-wide LD scores enable robust heritability and genetic correlation estimation from summary statistics across genetic ancestries프리프린트bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 10월 22일
- Disentangling phenotype scale, amplification, and effect heterogeneity underlying polygenic GxE architecture of complex traits프리프린트medRxiv · 10월 20일
OpenAlex 기준 · 저자 소속이 이 대학으로 확인된 논문이에요
비슷한 연구를 하는 다른 연구실
이 연구실의 최근 논문과 주제가 겹치는 논문을 최근에 낸 연구실이에요
겹치는 주제: Genetic Associations and Epidemiology
Yosuke Tanigawa 교수 연구실
캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 · 생명공학과
GeneSIS: enhancing transferability of polygenic scores with variant-level gene-by-sex interaction effects프리프린트bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 9월 17일Anshul Kundaje 교수 연구실
스탠퍼드 대학교 · 컴퓨터과학과
Integrating sequence-to-omics predictions and personal multi-omics for rare variant prioritization새 논문프리프린트medRxiv · 10월 28일David Knowles 교수 연구실
컬럼비아 대학교 · 컴퓨터과학과
Convex approaches to isolate the shared and distinct genetic components of complex traitsBioinformatics · 9월 11일
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Theoretical computer science, Foundations of cryptography, Computer security, Cybersecurity and future internet
- Baharan Mirzasoleiman 교수 연구실
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- Blaise-Pascal Tine 교수 연구실
Systems, compilers and hardware support for heterogeneous architectures, Reconfigurable and hybrid architectures for high performance computing using FPGAs, Software-hardware codesign of custom accelerators in Graph Analytics, Relational Databases and Machine Learning