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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
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