More computational efforts are required to interpret biological knowledge from high-throughput omics data, such as genomics, transcriptomics and proteomics. Multivariate methods has shown great potential for this purpose, but the application of these methods to omics data analysis is still in its infancy. This thesis explored several applications of multivariate methods for the integrative analysis of multiple omics datasets, including exploratory analysis, clustering analysis and gene set analysis in an integrative manner. The results underscore the importance of analyzing multiple omics data sets in an integrative scheme.      «

More computational efforts are required to interpret biological knowledge from high-throughput omics data, such as genomics, transcriptomics and proteomics. Multivariate methods has shown great potential for this purpose, but the application of these methods to omics data analysis is still in its infancy. This thesis explored several applications of multivariate methods for the integrative analysis of multiple omics datasets, including exploratory analysis, clustering analysis and gene set analy...     »

Es gibt heutzutage eine zunehmende Menge an Studien und Datensätzen, die mehrere Omics-Ebenen aus derselben biologischen Probe abbilden. Es sind gerade diese Datensätze, die ungeahnte Möglichkeiten bieten, um die Interaktionen unterschiedlicher Faktoren zu studieren, die für einen Organismus ueberlebensnotwendig sind oder fuer das Entstehung von Krankheiten verantwortlich sind. In dieser Arbeit wurden verschiedene multivariate Methoden untersucht um abhängige und unabhängige Variablen gleichzeitig zu analysieren, einschliesslich der explorativen Analyse, Clusteranalyse und der Analyse von Gensets. Diese Methoden bieten zudem das Potential, biologische Information zu gewinnen, die nicht aus einem einzelnen Datensatz gewonnen werden kann. Alle diese Ergebnisse unterstreichen die Wichtigkeit, die verschiedenen Ebenen biologischer Information in einer integrierten Art und Weise zu analysieren.     «

Es gibt heutzutage eine zunehmende Menge an Studien und Datensätzen, die mehrere Omics-Ebenen aus derselben biologischen Probe abbilden. Es sind gerade diese Datensätze, die ungeahnte Möglichkeiten bieten, um die Interaktionen unterschiedlicher Faktoren zu studieren, die für einen Organismus ueberlebensnotwendig sind oder fuer das Entstehung von Krankheiten verantwortlich sind. In dieser Arbeit wurden verschiedene multivariate Methoden untersucht um abhängige und unabhängige Variablen gleichzeit...     »