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Originaltitel:
Stochastic Modeling of Heterogeneous Low-Input Gene Expression: Linking Single-Cell Probability Distributions to Transcription Mechanisms
Übersetzter Titel:
Stochastische Modellierung von heterogener Low-Input-Genexpression: Verknüpfung von Einzelzell-Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit Transkriptionsmechanismen
Autor:
Amrhein, Lisa
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.)
Gutachter:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.); Fuchs, Christiane (Prof. Dr.); Pfaffelhuber, Peter (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
Kurzfassung:
Determining transcriptional tissue heterogeneity is crucial for understanding development and disease. The design of a model-based analysis tool requires the selection of a suitable probability distribution in terms of model estimation and biological plausibility. This thesis promotes biological explainability by linking distributions to stochastic transcription processes. We extend the models to measurements of small cell pools by mathematical convolution and apply them to simulated and real da...     »
Übersetzte Kurzfassung:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1579328
Eingereicht am:
02.12.2020
Mündliche Prüfung:
11.06.2021
Dateigröße:
23457259 bytes
Seiten:
233
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210611-1579328-1-7
Letzte Änderung:
06.07.2021
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