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Originaltitel:
Simulation-based Modeling of Biological Traits and Inference from the Ancestral Recombination Graph
Übersetzter Titel:
Simulations-basierte Modellierung biologischer Merkmale und Parameterschätzung mittels des Ahnenrecombinationsgraphen
Autor:
Korfmann, Kevin
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Institution:
Professur für Populationsgenetik (Prof. Tellier)
Betreuer:
Tellier, Aurélien (Prof. Dr.)
Gutachter:
Tellier, Aurélien (Prof. Dr.); Mayer, Klaus (Prof. Dr.); Metzler, Dirk (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BIO Biowissenschaften
TU-Systematik:
BIO 450
Kurzfassung:
Understanding genetic diversity lies at the heart of population genetics. In this thesis, we explore the approach of individual-based models to study dormancy and large stochastic variance of offspring distributions both under the influence of positive selection. We then continue to assess the suitability of graph neural networks to capture some of the diversity structured in the form of the ancestral recombination graph.
Übersetzte Kurzfassung:
Das Verstehen genetischer Vielfalt steht im Mittelpunkt der Populationsgenetik. In dieser Arbeit untersuchen wir den Ansatz individuen-basierter Modelle um Dormanz und große stochastische Varianz der Nachkommenschaft unter dem Einfluss positiver Selektion zu untersuchen. Anschließend bewerten wir die Eignung von neuronalen Graphennetzen zur Erfassung eines Teils dieser Vielfalt, die in Form des Ahnenrecombinationsgraphs strukturiert ist.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1721848
Eingereicht am:
02.10.2023
Mündliche Prüfung:
28.02.2024
Dateigröße:
4628444 bytes
Seiten:
229
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240228-1721848-1-0
Letzte Änderung:
06.05.2024
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