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Originaltitel:
Deciphering regulatory molecular mechanisms using graphical models
Übersetzter Titel:
Entschlüsselung regulatorischer molekularer Mechanismen mit Hilfe graphischer Modelle
Autor:
Hawe, Johann Sebastian
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Heinig, Matthias (Dr.)
Gutachter:
Heinig, Matthias (Dr.); Gagneur, Julien (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
BIO 110
Kurzfassung:
We investigated molecular networks to further our understanding of how complex traits arise from genetic and epigenetic factors in humans. To this end, we leveraged genome-wide statistical associations between genetic variants and quantitative molecular traits derived from large-scale human population cohorts. By devising a novel strategy for genomic data integration and applying state-of-the-art network analysis and inference methods we gained novel insights into regulatory patterns underlying...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Wir untersuchten molekulare Netzwerke um die genetischen und epigenetischen Faktoren zu verstehen, die zur Ausbildung komplexer Merkmale beim Menschen führen. Hierfür nutzten wir Daten über quantitative molekulare Merkmale aus großen menschlichen Populationskohorten. Diese wurden genomweit mit genetischen Varianten assoziiert. Durch die Entwicklung neuer Strategien für die Integration genomischer Daten und die Anwendung modernster Netzwerkanalyse- und Inferenzmethoden erhielten wir neue Einblick...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1550362
Eingereicht am:
06.07.2020
Mündliche Prüfung:
28.01.2021
Dateigröße:
5975923 bytes
Seiten:
210
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210128-1550362-1-7
Letzte Änderung:
31.12.2021
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