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Original title:
Novel network-based methods for multi-omics data analysis and interpretation
Translated title:
Neuartige netzwerkbasierte Methoden für die Analyse und Interpretation von Multi-omics-Daten
Author:
Gomari, Daniel Parviz
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Life Sciences
Advisor:
Krumsiek, Jan (Dr.)
Referee:
Krumsiek, Jan (Dr.); Suhre, Karsten (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
BIO Biowissenschaften
Keywords:
Metabolomics, Network methods, Omics, Multi-omics, Deep Learning, Variational Autoencoders, VAE, Cancer, Diabetes
Translated keywords:
Metabolomics, Netzwerk-Methoden, Omics, Multi-omics, Deep Learning, Variational Autoencoders, VAE, Krebs, Diabetes
Abstract:
Recent advances in 'omics' technologies have enabled the generation of various types of high-throughput data. Despite this, interpreting the results produced by omics data analysis remains challenging, exacerbated by current methods underutilizing molecular interaction information. In this thesis, I developed and evaluated new network-based methods for omics, especially metabolomics, data analysis and interpretation that utilize detailed molecular interactions and nonlinearities present in data.
Translated abstract:
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der "Omics"-Technologien haben die Erzeugung verschiedener Arten von Hochdurchsatzdaten ermöglicht. Trotzdem bleibt die Interpretation der Ergebnisse, die durch die Analyse von Omics-Daten erzeugt werden, eine Herausforderung, die durch aktuelle Methoden, die molekulare Interaktionsinformationen nicht ausreichend nutzen, noch verschärft wird. In dieser Doktorarbeit habe ich neue netzwerkbasierte Methoden für die Analyse und Interpretation von Omics-Daten, ins...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1595569
Date of submission:
15.02.2021
Oral examination:
06.05.2021
File size:
11791524 bytes
Pages:
121
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210506-1595569-0-1
Last change:
11.06.2021
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