Login
- Originaltitel:
- Disease module discovery in Systems Medicine.
- Übersetzter Titel:
- Vorhersage von Krankheitsmodulen in der Systemmedizin
- Autor:
- Lazareva, Olga
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Life Sciences
- Betreuer:
- Küster, Bernhard (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Küster, Bernhard (Prof. Dr.); Baumbach, Jan (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BIO Biowissenschaften
- Stichworte:
- systems medicine, disease module extraction, bioinformatics, unsupervised learning
- Übersetzte Stichworte:
- Systemmedizin, Extraktion von Krankheitsmodulen, Bioinformatik, unüberwachtes Lernen
- TU-Systematik:
- BIO 110
- Kurzfassung:
- While a large number of methods have been developed for disease module extraction, two open questions remain. First, existing methods extract disease modules in a supervised way and are thus limited in their capacity to detect new endophenotypes and the mechanisms that drive them. Second, it is unclear to what extent these methods leverage prior knowledge about functional interactions in PPI networks as remarkably few studies have sought to examine the exact informational gain of PPI networks.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Extraktion von Krankheitsmodulen spielt eine wichtige Rolle in der Systemmedizin. Zwei wichtige Fragestellungen blieben dabei aber bisher unbeantwortet, welche in dieser Dissertation adressiert werden. Erstens, existierende Methoden arbeiten ausschließlich mit überwachtem Lernen. Das schränkt sie in ihrer Möglichkeit ein, neue Endophänotypen mit entsprechenden Mechanismen zu finden. Zweitens, ist bisher nicht klar, welchen Einfluss die Struktur von PPI Netzwerken auf die Algorithmen haben.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1639180
- Eingereicht am:
- 24.01.2022
- Mündliche Prüfung:
- 08.08.2022
- Dateigröße:
- 10033317 bytes
- Seiten:
- 109
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220808-1639180-1-1
- Letzte Änderung:
- 26.09.2022
BibTeX