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- Originaltitel:
- Modeling dynamical biological processes through the lens of single-cell genomics
- Übersetzter Titel:
- Modellierung von dynamischen biologischen Prozessen auf Basis von Einzelzell-Genomik Daten
- Autor:
- Lange, Marius
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Theis, Fabian (Prof. Dr. Dr.)
- Gutachter:
- Theis, Fabian (Prof. Dr. Dr.); Pe'er, Dana (Prof. Dr.); Morris, Samantha (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- MAT Mathematik
- Stichworte:
- Markov processes, optimal transport, transport theory, stochastic processes, graphs, KNN, single-cell genomics, RNA velocity, lineage tracing, cellrank, moscot
- Übersetzte Stichworte:
- Markov Prozesse, Optimaler Transport, Stochastische Prozesse, Einzelzell-Genomik
- TU-Systematik:
- BIO 110; MAT 022
- Kurzfassung:
- Cells dynamically change their molecular state in many situations. Single-cell assays allow us to describe this state with unprecedented resolution; however, cells are destroyed upon sequencing, making it difficult to study continuous processes. This difficulty has fueled the development of mathematical methods that use ensembles of cells to reconstruct latent trajectories. In this thesis, we present new approaches for trajectory reconstruction which build on recent experimental innovations.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Zellen ändern ihren molekularen Zustand dynamisch in vielen Situationen. Einzelzell-Techniken erlauben uns, diesen Zustand mit großer Präzision zu messen, allerdings werden Zellen durch die Messung zerstört. Dies erschwert die Untersuchung von dynamischen Prozessen und hat zur Entwicklung mathematischer Modelle geführt, welche aus Zell-Ensembles latente Trajektorien rekonstruieren. In dieser Dissertation präsentieren wir neue Methoden zur Trajektorien-Rekonstruktion auf Basis innovativer experim... »
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1656496
- Eingereicht am:
- 02.05.2022
- Mündliche Prüfung:
- 24.10.2022
- Dateigröße:
- 54785413 bytes
- Seiten:
- 213
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221024-1656496-1-9
- Letzte Änderung:
- 21.11.2022
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2022Schools und FakultätenMathematikLehrstuhl für Mathematische Modelle biol. Systeme (Prof. Theis)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyMathematics