Among the key objectives of gene regulatory network (GRN) inference are the analysis of time series, development of suitable workflows to find new regulatory relations, and the integration of heterogeneous data sources. This thesis contributes to the analysis of gene expression time series, by both the integration of prior knowledge about network structures, known interactions, as well as suitable data discretization. Additionally, to the development of an easily adaptable analysis workflow to predict new interactions, and the integration, representation and analysis of large-scale, biological data from experiments and predictions.     «

Among the key objectives of gene regulatory network (GRN) inference are the analysis of time series, development of suitable workflows to find new regulatory relations, and the integration of heterogeneous data sources. This thesis contributes to the analysis of gene expression time series, by both the integration of prior knowledge about network structures, known interactions, as well as suitable data discretization. Additionally, to the development of an easily adaptable analysis workflow to...     »

Zu den Kernaufgaben der Inferenz von genregulatorischen Netzwerken (GRN) zählt die Analyse von Zeitreihen, das Entwickeln geeigneter Workflows für das Auffinden neuer regulatorischer Abhängigkeiten sowie die Integration von heterogenen Datenquellen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Genexpressions-Zeitreihen mittels Integration von Vorwissen über die Netzwerkstruktur, bekannten Interaktionen, sowie geeigneter Datendiskretisierung. Darüber hinaus mit einem einfach anzupassenden Workflow für die Vorhersage neuer Interaktionen und der Integration, Darstellung und Analyse von hochskalierenden, biologischen Daten aus Experimenten und Vorhersagen.     «

Zu den Kernaufgaben der Inferenz von genregulatorischen Netzwerken (GRN) zählt die Analyse von Zeitreihen, das Entwickeln geeigneter Workflows für das Auffinden neuer regulatorischer Abhängigkeiten sowie die Integration von heterogenen Datenquellen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Genexpressions-Zeitreihen mittels Integration von Vorwissen über die Netzwerkstruktur, bekannten Interaktionen, sowie geeigneter Datendiskretisierung. Darüber hinaus mit einem einfach anzupassenden Wo...     »