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

Rose, Tim Daniel

TUM School of Life Sciences

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Originaltitel:: Computational strategies employing stratification and network analysis to advance lipidomics-driven research
Übersetzter Titel:: Rechnergestützte Strategien unter Verwendung von Stratifizierung und Netzwerkanalyse zur Weiterentwicklung der Lipidomik basierten Forschung
Autor:: Rose, Tim Daniel
Jahr:: 2023
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: TUM School of Life Sciences
Betreuer:: Pauling, Josch K. (Dr.)
Gutachter:: Pauling, Josch K. (Dr.); Dawid, Corinna (Prof. Dr.); Hauschild, Anne-Christin (Prof. Dr.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: BIO Biowissenschaften
Stichworte:: Lipids, Biclustering, Networks, NAFLD, Biomedicine, Lipidomics, Metabolism, Omics
Übersetzte Stichworte:: Lipide, Biclustering, Netzwerke, NAFL, Biomedizin, Lipidomik, Omik
TU-Systematik:: MED 230; BIO 784; OEK 412
Kurzfassung:: 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.
Übersetzte Kurzfassung:: 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
Eingereicht am:: 01.09.2022
Mündliche Prüfung:: 13.03.2023
Dateigröße:: 17317329 bytes
Seiten:: 169
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230313-1685440-1-2
Letzte Änderung:: 24.03.2023
BibTeX