Die Bestimmung der Gewebszusammensetzungen hilft beim Verständnis genetischer Entwicklungen und Krankheiten. Modellbasierte Analysen erfordern die Auswahl einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die geeignet für Modellschätzung und biologisch plausibel ist. In dieser Arbeit werden diese mit Transkriptionsmodellen verknüpft was deren biologische Erkärbarkeit fördert. Durch mathematische Faltungen erweitern wir die Modelle auf kleine Zellpoolmessungen und wenden sie auf verschiedene Daten mittels frequentistischer und Bayes'scher Inferenz an.
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Die Bestimmung der Gewebszusammensetzungen hilft beim Verständnis genetischer Entwicklungen und Krankheiten. Modellbasierte Analysen erfordern die Auswahl einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die geeignet für Modellschätzung und biologisch plausibel ist. In dieser Arbeit werden diese mit Transkriptionsmodellen verknüpft was deren biologische Erkärbarkeit fördert. Durch mathematische Faltungen erweitern wir die Modelle auf kleine Zellpoolmessungen und wenden sie auf verschiedene Daten mittels fre...
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