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Originaltitel:
Multi-omics data integration approaches to study glucocorticoid receptor function
Übersetzter Titel:
Multi-Omics-Datenintegrationsansätze zur Untersuchung der Glukokortikoidrezeptorfunktion
Autor:
Balázs, Kinga
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Betreuer:
Uhlenhaut, Nina Henriette (Prof. Dr.)
Gutachter:
Uhlenhaut, Nina Henriette (Prof. Dr.); Mewes, Hans-Werner (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
NAT Naturwissenschaften (allgemein)
Kurzfassung:
In this thesis I undertook a multi-omics data integration approach to study transcriptional regulation of hepatic metabolism by the glucocorticoid receptor in mice. We performed chromatin immunoprecipitation sequencing, RNA-sequencing, and metabolomics on mouse liver tissues from lean and obese mice, either wild type or liver-specific GR mutants. My specific focus was the effect of high-fat diet on GR’s genomic actions and its role in rhythmic gene expression during the day/night cycle.
Übersetzte Kurzfassung:
Anhand eines Multi-Omics Datenintegrationsansatzes wurde die Glukokortikoidrezeptor vermittelte transkriptionelle Regulation des Leberstoffwechsels untersucht. Methoden wie ChIP-seq, RNA-seq, sowie Metabolomics wurden angewendet um Lebergewebe von schlanken und fettleibigen Wildtyp oder leberspezifischen GR knockout Mäusen zu untersuchen. Der Fokus lag auf dem Einfluss von fettreicher Ernährung auf das zirkadiane genomische Bindungsprofil des GR und dessen Rolle in der rhythmischen Genexpression...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1580001
Eingereicht am:
23.12.2020
Mündliche Prüfung:
08.06.2021
Dateigröße:
14924542 bytes
Seiten:
127
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210608-1580001-1-6
Letzte Änderung:
10.08.2021
 BibTeX