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Original title:
Applying data integration and knowledge management techniques to analyze systems biology data 
Translated title:
Die Anwendung von Datenintegration und Wissensmanagement Methoden zur Analyse systembiologischer Daten 
Year:
2018 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Schneider, Reinhard (Prof. Dr.) 
Referee:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Andrade, Miguel (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Data integration, Knowledge management, High-throughput data, clinical and translational medicine, Text-mining, personalised medicine, stratification of patients, mutations, biomarkers, drug targets, drugs 
Translated keywords:
Datenintegration, Wissensmanagement, Hochdurchsatzdaten, klinische und translationale Medizin, Textmining, Stratifizierung von Patienten, Mutationen, Biomarker, Drug Targets, Medikamente 
TUM classification:
BIO 110d 
Abstract:
Large scale functional high throughput datasets enable the study of complex biological processes at systems level, where the biological mechanisms then help to understand the etiology of diseases. My dissertation work is focused on data integration, analysis, and visualisation together with knowledge management and text-mining of literature to facilitate data driven hypothesis generation and validation. Knowledge of the underlying mechanisms leads to biomarkers for diagnostics and stratification...    »
 
Translated abstract:
Die im Hochdurchsatz generierten Daten in den Lebenswissenschaften geben einen systemweiten Einblick in die zugrundeliegenden biologischen Prozesse. Das Verständnis der Mechanismen hilft die Ätiologie von Erkrankungen zu verstehen. Diese Arbeit behandelt die Datenintegration, -analyse und –visualisierung. Ein Wissensmanagement und Textmining ermöglicht dann eine Hypothesengenerierung, die zur Identifizierung von Biomarkern benutzt werden, die in der Diagnostik und Stratifizierung eingesetzt werd...    »
 
Oral examination:
23.05.2018 
File size:
59525063 bytes 
Pages:
328 
Last change:
07.06.2018