Analysis of integrated transcriptomics and metabolomics data : a systems biology approach

Moderne Hochdurchsatzmethoden erlauben die Messung einer Vielzahl von komplementären Daten und implizieren die Existenz von regulativen Netzwerken auf einem systembiologischen Niveau. Ein üblicher Ansatz zur Rekonstruktion solcher Netzwerke stellt die Clusteranalyse dar, die auf einem Ähnlichkeitsmaß beruht. Wir verwenden das informationstheoretische Konzept der wechselseitigen Information, das ursprünglich für diskrete Daten definiert ist, als Ähnlichkeitsmaß und schlagen eine Erweiterung eines für gewöhnlich für die Anwendung auf kontinuierliche biologische Daten verwendeten Algorithmus vor. Wir vergleichen unseren Ansatz mit bereits existierenden Algorithmen. Wir entwickeln ein geschwindigkeitsoptimiertes Computerprogramm für die Anwendung der wechselseitigen Information auf große Datensätze. Weiterhin konstruieren und implementieren wir einen web-basierten Dienst fuer die Analyse von integrierten Daten, die durch unterschiedliche Messmethoden gemessen wurden. Die Anwendung auf biologische Daten zeigt biologisch relevante Gruppierungen, und rekonstruierte Signalnetzwerke zeigen Übereinstimmungen mit physiologischen Erkenntnissen.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Universität Potsdam

Year

2004

Author dc:creator

• Daub, Carsten Oliver

Contributors dc:contributor

• Vingron, Martin
• Herzel, Hanspeter
• Selbig, Joachim

• Transinformation
• wechselseitige Information
• Ähnlichkeitsmaß
• Genexpression
• mutual information
• distance measure
• gene expression

Repository record source_url

https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/130

OAI identifier oai:identifier

oai:kobv.de-opus4-uni-potsdam:130