CIDR (Center for Interdisciplinary Data Science Research) was founded in July 2018 by Dr. Yuval Benjamini (Department of Statistics) and Dr. Dafna Shahaf (School of Computer Science and Engineering) as the cornerstone of the Hebrew University’s university-wide initiative to create Israel’s leading data science training and research programs.

CIDR’s members are established experts with a broad range of expertise, ranging from core areas such as machine learning and statistics to application-driven areas such as computational biology and digital humanities. The center is interdisciplinary, collaborating with multiple departments at HUJI including Computer science, Statistics, Brain Sciences, Medicine, Agriculture, Communications and Journalism, Law, Business, Political science, and more. CIDR actively seeks to impact new areas and foster collaboration with researchers (within HUJI or outside) whose primary research revolves around data science.

Our mission

CIDR has a three-part mission, encapsulating the promise of data science:

  1. Advance the state-of-the-art of core research in data-science methodology, supporting a vibrant research community.
  2. Arm researchers throughout the university with tools to harness the power of data. Advance the dissemination of data-science methodology in scientific research through training programs and project support, transforming all fields and disciplines.
  3. Advance data-science collaborations between the Hebrew University, the public sector and industry to benefit the Israeli society.

So far

There are a quite few challenges to the integration of data science across academic research fields. The first is that many data owners are not data scientists; the second is the lack of incentive to switch from existing analysis methods to data-centered methods. Thus, CIDR offers the support necessary to make the leap.

We identified the main stumbling blocks in the shift to data science as lack of computational resources and algorithmic support. To that end, we have developed a data science support pipeline, led by a team of MSc and PhD students, with the goal of teaching – not consulting. See our featured projects page for a (small) sample of the projects we support.

In addition to directly supporting research projects, we also support existing data science classes to make them more accessible to students outside of computer sciences and statistics. CIDR also offers tutorials and data science workshops and bootcamps across research disciplines and at all levels from the very basics through to advanced analyses.

Infer, filter and enhance topological signals in single-cell data using spectral template matching

Single-cell RNA sequencing is a powerful technology that allows researchers to analyze gene expression in individual cells, providing insights into cellular processes and functions. However, analyzing this data can be challenging, as cells can simultaneously encode multiple, potentially cross-interfering, biological signals. A new computational method, scPrisma, was developed to address this challenge. scPrisma has the ability to uncover cellular spatiotemporal context and has the potential to drive further insights into cellular processes and functions, ultimately advancing our understanding of biology.

Read More

התנהגות שיחור מזון חברתית – מעבדת האקולוגיה של התנועה של פרופ' רן נתן

עטלף הפירות המצרי משחק תפקיד מפתח בהפצת זרעים של מגוון צמחים, לרבות מינים פולשניים. עטלפי פירות ידועים בתור מין חברתי ביותר, אולם דפוסי שיחור המזון שלהם נותרו עד היום בגדר תעלומה, וכך גם ההתנהגויות החברתיות הנלוות לאותם דפוסים. חוקרים מקווים לשנות את כל זה באמצעות שימוש במכשירים איתור-מיקום ממוזערים ברזולוציה גובהה, שהוצמדו לאוכלוסיית עטלפים גדולה (כמעט מושבה שלמה) לצורך איסוף נתונים מדויקים על הרגלי התעופה, ההפצה והניווט שלהם. ניתוח הנתונים בראי תורת הגרפים יאפשר, כך מאמינים החוקרים, לחשוף את הרשת החברתית הפועלת מאחורי ההתנהגות המסתורית של העטלפים ולהגיע לתובנות משמעותיות שלא היו נגישות עד כה. כדי לדעת עוד, המשיכו לקרוא או בקרו באתר המעבדה ל אקולוגיה של התנועה (אנגלית).

Read More

הפריה חוץ־גופית: הערכת איכות עוברים לפני החזרתם לרחם – מעבדת בוקסבוים למכאנוביולוגיה תאית וביופיסיקה של תאי גזע וגרעינים

לפחות אחד מתוך 25 תינוקות בישראל הוא תינוק מבחנה, אך עדיין אין ברשותנו אמצעים מדויקים להערכת איכות העובר טרם השתלת הביצית המופרית ברחם. לכן, מקובל להשתיל מספר עוברים על מנת להגדיל את סיכויי לקליטת היריון מוצלח, אולם כתוצאה מכך גדל גם הסיכוי להריון מרובה עוברים. מטרת הפרויקט הנוכחי היא לצפות מראש לאילו עוברים הסיכוי הטוב ביותר להוביל להריון מוצלח עוד בטרם השתלתם ברחם, באמצעות ניתוח מאגר נתונים של למעלה מ-70,000 עוברים. למידע נוסף, המשיכו לקרוא כאן, או בקרו באתר מעבדת בוקסבוים ובמאגר Nanshe Database.