Significant progress in technology has allowed systems level molecular profiling of cancer which has created a wealth of unprecedented genomics (‘oncogenomics’) data. Innovative and integrated approaches are needed to translate this rich information into knowledge. In this dissertation, I have explored 3 such case studies involving high throughput datasets such as RNAi screens, mutation profiling and microarrays. By generating and testing hypotheses from fusing different datasets, I have attempted to characterize genetic determinants of tumor biology and their relevance to drug discovery applications. Results include identifying novel cancer targets, shedding light on mechanism of recently discovered genetic aberrations and suggesting rational therapeutic applications for testing in the lab and clinic. These global approaches hold great promise and can be extended to enhance our understanding of the ‘oncogenome’ and to create opportunities for improvement of existing or future cancer treatment.     «

Significant progress in technology has allowed systems level molecular profiling of cancer which has created a wealth of unprecedented genomics (‘oncogenomics’) data. Innovative and integrated approaches are needed to translate this rich information into knowledge. In this dissertation, I have explored 3 such case studies involving high throughput datasets such as RNAi screens, mutation profiling and microarrays. By generating and testing hypotheses from fusing different datasets, I have attempt...     »

Auf Grund bedeutender technologischer Fortschritte konnte in der Vergangenheit auf molekularer Ebene ein systematisches Profiling von Krebs erstellt werden, wobei eine überwältigende Anzahl an Genomik-Daten (Oncogenomics) generiert wurde. Daraus ergibt sich ein Bedarf an innovativen und integrierten Ansätzen, die diese Reichhaltigkeit an Information in Wissen umwandeln. In der vorliegenden Dissertation wurden drei Fallstudien analysiert, die Hochdurchsatz-Datensätze wie z. B. RNAi-Screens, Mutation Profiling und Microarrays beinhalten. Durch das Kombinieren verschiedener Datensätze wurden Hypothesen erstellt und getestet, die zur Charakterisierung genetischer Determinanten in der Tumorbiologie und deren Relevanz für die Entwicklung neuer Medikamente dienen sollten. Die erzielten Ergebnisse identifizieren neue Gene, die in Zusammenhang mit Krebs stehen, geben Aufschluss über den Mechanismus der kürzlich entdeckten genetischen Fehlentwicklungen und führen zu rationellen therapeutischen Anwendungen, die nun in Labor und Klinik geprüft werden müssen. Die verwendeten globalen Ansätze sind vielversprechend und können erweitert werden, um unser Verständnis des „Onkogenoms“ zu verbessern. Außerdem bieten sie die Möglichkeit zur Entwicklung und Optimierung neuer bzw. bestehender Krebstherapien.      «

Auf Grund bedeutender technologischer Fortschritte konnte in der Vergangenheit auf molekularer Ebene ein systematisches Profiling von Krebs erstellt werden, wobei eine überwältigende Anzahl an Genomik-Daten (Oncogenomics) generiert wurde. Daraus ergibt sich ein Bedarf an innovativen und integrierten Ansätzen, die diese Reichhaltigkeit an Information in Wissen umwandeln. In der vorliegenden Dissertation wurden drei Fallstudien analysiert, die Hochdurchsatz-Datensätze wie z. B. RNAi-Screens, Mutat...     »