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- Originaltitel:
- Deciphering Trans-acting Regulatory Molecular Mechanisms with Machine Learning
- Übersetzter Titel:
- Entschlüsselung trans-agierender regulatorischer molekularer Mechanismen mit maschinellem Lernen
- Autor:
- Akcan, Toray Sami
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Heinig, Matthias (Dr.)
- Gutachter:
- Heinig, Matthias (Dr.); Gagneur, Julien (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- Gene Regulation, Polymerase II, Transcriptional Pausing, RNA regulatory Events, Machine Learning, Cis- and Tans-Regulatory Factors, Single Nucleotide Polymorphisms, Case-Control Analysis, Coronary Artery Disease, Permutation Analysis, Epistasis, Statistical Inference, Differential Gene Expression Analysis, Big Data, Multi-Omics
- TU-Systematik:
- DAT 708
- Kurzfassung:
- This dissertation addresses two biological challenges by employing machine learning methods on large-scale multi-omics data focusing specifically on 1) the identification of novel trans-regulatory elements modulating the promoter-proximal pausing of the Polymerase II during the transcription of protein-coding genes and 2) the identification of trans epistatic interactions as upstream trans-regulators of downstream trans target genes that underlie Coronary Artery Disease.
- Übersetzte Kurzfassung:
- In der folgenden Dissertation wenden wir maschinellen Lernes auf groß angelegte Multi-Omic Daten an und fokussieren uns dabei auf 1) die Identifizierung neuer trans-regulatorischer Elemente, die die Promotor-proximale Pausierung der Polymerase II während der Transkription proteinkodierender Gene modulieren und 2) die Identifizierung von trans-epistatischen Wechselwirkungen als trans-Regulatoren von trans-Zielgenen, die der koronaren Herzkrankheit (KHK) zugrunde liegen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1662346
- Eingereicht am:
- 06.10.2022
- Mündliche Prüfung:
- 27.06.2023
- Dateigröße:
- 17679000 bytes
- Seiten:
- 152
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230627-1662346-1-0
- Letzte Änderung:
- 01.05.2024
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