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Originaltitel:
Inference Modeling of Gene Regulatory Networks 
Übersetzter Titel:
Modellierung genetischer Netzwerke mit lernenden Verfahren 
Jahr:
2005 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Brauer, Wilfried (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.); Stetter, Martin (Priv.-Doz. Dr.) 
Gutachter:
Brauer, Wilfried (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.); Schürmann, Bernd (Prof. Ph.D.) 
Format:
Text 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
Genetic networks; graphical models 
Übersetzte Stichworte:
Genetische Netze; Graphische Modelle 
Schlagworte (SWD):
Genregulation; Stochastisches Modell; Graphisches Modell; Maschinelles Lernen 
TU-Systematik:
BIO 110d; BIO 180d; DAT 708d 
Kurzfassung:
Genetic network inference forms an enormous drive towards understanding the principles and details of the machinery which underlies the operation of living cells and systemic disease mechanisms such as cancer or diabetes. The invention of high throughput screening techniques and the resulting growth of biological data let data driven methods become very popular in the fields of genetic network inference. This thesis is concerned with elucidating gene regulatory network features by means of machi...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Kenntnisse über das der Zelle zugrunde liegende genetische Netz helfen, die Entstehung systemischer Krankheiten besser zu verstehen und maßgeschneiderte Therapien und Medikamente zu entwickeln. Im Rahmen der Dissertation wurden eine Reihe datengetriebener Verfahren entwickelt, die – basierend auf dem Ansatz graphischer Modelle - aus molekularen Daten Beziehungen zwischen Genen lernen und so die Struktur des zugrunde liegenden genetischen Netzwerkes schätzen. Neben robusten Strukturlernverfahren...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der Technischen Universität München 
Mündliche Prüfung:
25.10.2005 
Dateigröße:
3099682 bytes 
Seiten:
162 
Letzte Änderung:
09.07.2007