Prof. Dr. Hans Fangohr (European XFEL) spricht über seine SARS-CoV-2 Forschung.

Viele Wissenschaftler in der Metropolregion Hamburg sind an der Forschung im Zusammenhang mit SARS-CoV-2 und der COVID-19-Pandemie beteiligt. In Zusammenarbeit mit der Helmholtz-Graduiertenschule für Data Science in Hamburg (DASHH) will der Leibniz ScienceCampus InterACt die Sichtbarkeit dieser Forschung erhöhen und neue Kontakte und mögliche Kooperationen fördern. Deshalb startete am 12. August die neue Hamburger Online-Vorlesungsreihe COVID-19. Die Reihe stellt eine einzigartige Plattform für einen lebendigen Austausch dar und findet alle zwei Wochen mit einem 30 minütigen Vortag statt mit Raum für weitere Diskussionen im Anschluss.

Am Mittwoch, 04. November, um 16 Uhr wird Prof. Dr. Hans Fangohr (European XFEL) seine Arbeit für eine Website vorstellen und erläutern, die die Open Science COVID-Analyse fördert, indem sie Untersuchungen von COVID-19-Infektionen und Todesfällen im Zeitverlauf für zahlreiche Länder weltweit ermöglicht (http://oscovida.github.io).

Abstract (EN):
The Open Science COVID Analysis (OSCOVIDA) project provides an open science portal at https://oscovida.github.io/ to display and investigate the COVID19 infections and deaths as a function of time for the US states, the districts in Germany, and most other countries in the world.
For each region, different observables are shown as a function of time: total infections and deaths, daily changes, the reproduction number and growth factor, and doubling times; this can be normalised by the population of the relevant region. Data sources are currently the Johns Hopkins University and the Robert Koch Institute. All the source code that creates the plots is open source, and provides a Python library to simplify download of current data and population numbers, and computation and display of the COVID tracking plots available on the website. The system is based on Jupyter notebooks, which users can execute in their browser (using the MyBinder project) to adapt the analysis to their own interests, or base additional studies on top of the framework. Some tutorials and additional data analysis studies are available, and further contributions are welcome.

Für weitere Informationen nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf oder abbonieren Sie unsere Mailingliste via https://bit.ly/3grlxxz.