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 experimenteller Verfahren.
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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...
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