RNA sequencing and data integration in the context of nutrition and weight loss intervention
Translated title:
RNA Sequenzierung und Datenintegration im Zusammenhang mit Ernährung und Intervention zur Gewichtsabnahme
Author:
Klaus, Valentina Sabinia
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Medizin
Advisor:
Pfluger, Paul T. (Prof. Dr.)
Referee:
Pfluger, Paul T. (Prof. Dr.); Krumsiek, Jan (Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
Keywords:
RNA-Seq, Data integration, Nutrition, Weight loss intervention
TUM classification:
MED 441d
Abstract:
Overall this thesis presents three studies that highlight the complexity of molecular systems in response to nutritional dysregulation. They accentuate that the sophisticated integration of data from multiple sources such as transcriptome profiles together with quantified DNA adduct levels or metabolome profiles, as performed with our new data integration approach CoNI, is key to predict the cellular influences of potentially harmful substances or to identify new genes that could be used as druggable targets.
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Overall this thesis presents three studies that highlight the complexity of molecular systems in response to nutritional dysregulation. They accentuate that the sophisticated integration of data from multiple sources such as transcriptome profiles together with quantified DNA adduct levels or metabolome profiles, as performed with our new data integration approach CoNI, is key to predict the cellular influences of potentially harmful substances or to identify new genes that could be used as drug...
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Translated abstract:
Insgesamt präsentiert diese Arbeit drei Studien, die zeigen wie komplex die Reaktion der molekularen Systeme auf eine Ernährungsdysregulation ist. Die Studien legen außerdem dar, dass die hochentwickelte Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel Transkriptionsprofile mit DNS-Adduktkonzentrationen oder Metabolitenprofilen, wie sie mit unserer neuentwickelten Methode zur Datenintegration CoNI durchgeführt wurde, entscheidend für die Vorhersage des Einflusses von möglicherweise schädlichen Substanzen auf die Zelle oder für die Entdeckung von neuen krankheitsrelevanten Zielmolekülen sind.
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Insgesamt präsentiert diese Arbeit drei Studien, die zeigen wie komplex die Reaktion der molekularen Systeme auf eine Ernährungsdysregulation ist. Die Studien legen außerdem dar, dass die hochentwickelte Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel Transkriptionsprofile mit DNS-Adduktkonzentrationen oder Metabolitenprofilen, wie sie mit unserer neuentwickelten Methode zur Datenintegration CoNI durchgeführt wurde, entscheidend für die Vorhersage des Einflusses von möglicherweise...
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