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Original title:
Deep generative modeling of transcriptional dynamics and data-view agnostic inference of cellular state changes with single-cell omics data
Translated title:
Deep-learning generative Modellierung von Transkriptionsdynamiken und datenagnostische Inferenz zellulärer Zustandsänderungen mittels Einzelzell-omics-Daten
Author:
Weiler, Philipp Fabian
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Lehrstuhl für Mathematische Modellierung biologischer Systeme (Prof. Theis)
Advisor:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.)
Referee:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.); Pe'er, Dana (Prof. Dr.); Buenrostro, Jason (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
BIO Biowissenschaften
TUM classification:
BIO 110; MAT 022
Abstract:
Single-cell genomics is revolutionizing the field of biology to recover cellular trajectories and fate, for example. Although existing methods have proven powerful in many settings, they leave room for improvement: Approaches focus on specific data aspects and do not generalize to newly emerging data modalities, or include restrictive modeling paradigms. To overcome these limitations, this dissertation describes a deep generative model for inferring RNA velocity and a framework to unifying fate...     »
Translated abstract:
Die Einzelzellgenomik revolutioniert den Bereich der Biologie, indem sie z. B. die zellulären Abläufe und das Schicksal von Zellen aufdeckt. Obwohl sich die bestehenden Methoden in vielen Bereichen als erfolgreich erwiesen haben, lassen sie noch Raum für Verbesserungen: Die Ansätze konzentrieren sich auf spezifische Datenaspekte und lassen sich nicht auf neu entstehende Datenmodalitäten verallgemeinern, oder sie beinhalten restriktive Modellierungsannahmen. Um diese Einschränkungen zu überwinden...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1747815
Date of submission:
05.07.2024
Oral examination:
13.01.2025
File size:
9019011 bytes
Pages:
82
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250113-1747815-0-4
Last change:
13.02.2025
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