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Originaltitel:
Graph-Based Methods for the Integration of Lipidome and Metabolome Data into the Omics-Landscape
Übersetzter Titel:
Graph-basierte Methoden zur Integration von Lipidom und Metabolom Daten in die omik-Landschaft
Autor:
Köhler, Nikolai
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Institution:
Nachwuchsforschungsgruppe LipiTUM - A Computational Platform for Lipidomics and Lipotyping in Systems Medicine
Betreuer:
Pauling, Josch Konstantin (Dr.)
Gutachter:
Pauling, Josch Konstantin (Dr.); Frischmann, Dmitrij (Prof. Dr.); Hauschild, Anne-Christin (Jun. Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften; MED Medizin
Stichworte:
Bioinformatics,Metabolic Networks,Network Enrichment,Lipidomics,Metabolomics
Übersetzte Stichworte:
Bioinformatik,Metabolische Netzwerke,Netzwerk Enrichment,Lipidomik,Metabolomik
TU-Systematik:
MED 230; BIO 784; OEK 412
Kurzfassung:
Current metabolomics and lipidomics research is often limited by computational methods for interpreting experimental results and integrating them with data from other omics disciplines. This dissertation presents computational approaches that build on biochemical knowledge in the form of metabolic networks to close this gap. It demonstrates how these methods can extract hypotheses from metabolomics experiments and aid the integration of lipidomics and metabolomics with other omics disciplines.
Übersetzte Kurzfassung:
Aktuell ist Metabolom- und Lipidom-Forschung häufig in der rechnergestützen Interpretation experimenteller Daten und deren Integration mit anderen Omik-Disziplinen eingeschränkt. Diese Dissertation präsentiert Ansätze, die auf biochemischem Wissen in Form von metabolischen Netzwerken aufbauen, um diese Lücke zu schließen. Es wird gezeigt, wie diese Hypothesen aus Metabolomik-Experimenten extrahieren und die Integration von Lipidomik und Metabolomik mit anderen Omik-Disziplinen unterstützen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1734671
Eingereicht am:
09.02.2024
Mündliche Prüfung:
12.08.2024
Dateigröße:
13324074 bytes
Seiten:
152
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240812-1734671-1-8
Letzte Änderung:
20.09.2024
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