Understanding single-cell behavior in a tissue context is crucial for insights into tissue maintenance and repair. Spatial statistics and mechanistic modeling can help to identify cellular patterns and underlying rules. In this doctoral thesis, I develop, modify and apply computational methods to analyze division patterns of neural stem cells, to deliver mechanistic insight into the regrowth of the zebrafish lateral organ, and to better comprehend fibroblast movement during scar formation.
Translated abstract:
Das Verhalten von Einzelzellen im Gewebekontext ist entscheidend für Einblicke in die Gewebeerhaltung und -reparatur. Räumliche Statistik und mechanistische Modellierung helfen, zelluläre Muster und zugrunde liegende Regeln zu identifizieren. In dieser Doktorarbeit entwickle und wende ich computergestützte Methoden an, um Teilungsmuster von neuralen Stammzellen zu analysieren, mechanistische Einblicke in die Organreperatur zu liefern, und die Zellbewegung während der Narbenbildung zu verstehen.
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Das Verhalten von Einzelzellen im Gewebekontext ist entscheidend für Einblicke in die Gewebeerhaltung und -reparatur. Räumliche Statistik und mechanistische Modellierung helfen, zelluläre Muster und zugrunde liegende Regeln zu identifizieren. In dieser Doktorarbeit entwickle und wende ich computergestützte Methoden an, um Teilungsmuster von neuralen Stammzellen zu analysieren, mechanistische Einblicke in die Organreperatur zu liefern, und die Zellbewegung während der Narbenbildung zu verstehen...
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