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Original title:
Computational Methods and Tools for Functional Analysis and Mining of High-throughput Proteomics Data 
Translated title:
Bioinformatische Verfahren zur funktionalen Datenanalyse und Mining von High-throughput Proteomikdaten 
Year:
2013 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Advisor:
Frischmann, Dimitri (Prof. Dr.) 
Referee:
Frischmann, Dimitri (Prof. Dr.); Mann, Matthias (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
Keywords:
data analysis, classification, large-scale proteomics data, phosphorylation, cancer, feature selection 
Translated keywords:
Datenanalyse, Klassifizierung, großmaßstäblichen Proteomikdaten, Phosphorylierung, Krebs, Merkmalsreduktionsverfahren 
TUM classification:
BIO 110d; BIO 220d; CHE 023d; CHE 808d; CHE 820d; MED 321d; MED 335d 
Abstract:
The thesis provides contributions to the analysis of large-scale proteomics data. The first part investigates various properties of phosphorylation sites and demonstrates how these may facilitate and elucidate distinct functional roles. In the second part a classification framework is developed that supports various supervised learning methods and diverse feature selection techniques for clinical proteomics analysis. Its successful application to two oncoproteomics studies shows a great promise...    »
 
Translated abstract:
Diese Doktorarbeit befasst sich mit der Analyse von großmaßstäblichen Proteomikdaten. Der erste Teil stellt eine Studie verschiedener Eigenschaften von Phosphorylierungsstellen vor und zeigt auf, wie man diese zur Aufklärung von unterschiedlichen Funktionen nutzen kann. Im zweiten Teil wurde ein Klassifizierungsrahmen für klinische Proteomikdaten entwickelt, der eine Vielzahl von Merkmalsselektionsmethoden unterstützt. Die erfolgreiche Anwendung dieses Verfahrens auf zwei onko-proteomische Studi...    »
 
Oral examination:
19.08.2013 
File size:
49303423 bytes 
Pages:
165 
Last change:
01.10.2013