Computational strategies employing stratification and network analysis to advance lipidomics-driven research

Rose, Tim Daniel

TUM School of Life Sciences

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Original title:: Computational strategies employing stratification and network analysis to advance lipidomics-driven research
Translated title:: Rechnergestützte Strategien unter Verwendung von Stratifizierung und Netzwerkanalyse zur Weiterentwicklung der Lipidomik basierten Forschung
Author:: Rose, Tim Daniel
Year:: 2023
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Life Sciences
Advisor:: Pauling, Josch K. (Dr.)
Referee:: Pauling, Josch K. (Dr.); Dawid, Corinna (Prof. Dr.); Hauschild, Anne-Christin (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: BIO Biowissenschaften
Keywords:: Lipids, Biclustering, Networks, NAFLD, Biomedicine, Lipidomics, Metabolism, Omics
Translated keywords:: Lipide, Biclustering, Netzwerke, NAFL, Biomedizin, Lipidomik, Omik
TUM classification:: MED 230; BIO 784; OEK 412
Abstract:: Lipids are major constituents of biological membranes and are crucial for energy metabolism. This dissertation addresses a research gap regarding computational methods that integrate lipidomics data and biomedical workflows. It shows the untapped potential of lipids as an additional molecular dimension in unraveling metabolic mechanisms. As a result, markers of non-alcoholic fatty liver disease progression were identified. Further, contributions to computational drug repurposing are presented.
Translated abstract:: Lipide sind Hauptbestandteile biologischer Membranen und essenziell für den Energiestoffwechsel. Diese Dissertation adressiert eine Forschungslücke in der Integration von Lipidomik in biomedizinischen Datenanalysen. Das ungenutzte Potential von Lipiden als zusätzliche molekulare Dimension zum entschlüsseln metabolischer Mechanismen wird aufgezeigt. Dabei wurden Marker der nichalkoholischen Fettleberkrankheit identifiziert. Zusätzlich werden Beiträge zur medikamentösen Neuindikation vorgestellt.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1685440
Date of submission:: 01.09.2022
Oral examination:: 13.03.2023
File size:: 17317329 bytes
Pages:: 169
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230313-1685440-1-2
Last change:: 24.03.2023
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