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Originaltitel:
Novel network-based methods for multi-omics data analysis and interpretation
Übersetzter Titel:
Neuartige netzwerkbasierte Methoden für die Analyse und Interpretation von Multi-omics-Daten
Autor:
Gomari, Daniel Parviz
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Betreuer:
Krumsiek, Jan (Dr.)
Gutachter:
Krumsiek, Jan (Dr.); Suhre, Karsten (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften
Stichworte:
Metabolomics, Network methods, Omics, Multi-omics, Deep Learning, Variational Autoencoders, VAE, Cancer, Diabetes
Übersetzte Stichworte:
Metabolomics, Netzwerk-Methoden, Omics, Multi-omics, Deep Learning, Variational Autoencoders, VAE, Krebs, Diabetes
Kurzfassung:
Recent advances in 'omics' technologies have enabled the generation of various types of high-throughput data. Despite this, interpreting the results produced by omics data analysis remains challenging, exacerbated by current methods underutilizing molecular interaction information. In this thesis, I developed and evaluated new network-based methods for omics, especially metabolomics, data analysis and interpretation that utilize detailed molecular interactions and nonlinearities present in data.
Übersetzte Kurzfassung:
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der "Omics"-Technologien haben die Erzeugung verschiedener Arten von Hochdurchsatzdaten ermöglicht. Trotzdem bleibt die Interpretation der Ergebnisse, die durch die Analyse von Omics-Daten erzeugt werden, eine Herausforderung, die durch aktuelle Methoden, die molekulare Interaktionsinformationen nicht ausreichend nutzen, noch verschärft wird. In dieser Doktorarbeit habe ich neue netzwerkbasierte Methoden für die Analyse und Interpretation von Omics-Daten, ins...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1595569
Eingereicht am:
15.02.2021
Mündliche Prüfung:
06.05.2021
Dateigröße:
11791524 bytes
Seiten:
121
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210506-1595569-0-1
Letzte Änderung:
11.06.2021
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