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Towards the identification of regulatory networks using statistical and information theoretical methods on the mammalian transcriptome

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-132049

Lutter, Dominik Ralph Lionel (2010) Towards the identification of regulatory networks using statistical and information theoretical methods on the mammalian transcriptome. Dissertation, Universität Regensburg.

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Zusammenfassung (Englisch)

Our comprehension of the genetic machinery regulating the expression of thousands of different genes controlling cell differentiation or responding to various external signals is still highly incomplete. Furthermore, recently discovered regulatory mechanisms like those mediated by microRNAs expand our knowledge but also add an additional layer of complexity. Since all genes are primarily ...

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Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Unser Verständnis der Kontrolle der genetischen Aktivität von Säugetierzellen ist bislang äußerst lückenhaft. Insbesondere die Regulierung der differentiellen Genexpression, ausgelöst durch externe oder interne Stimuli sind weitgehend unbekannt. Dazu kommt, dass immer neue Mechanismen auf unterschiedlichen Ebene entdeckt werden, wie z.B. die translationelle Inhibition durch nichtcodierende ...

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Dokumentenart:Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Datum:20 April 2010
Begutachter (Erstgutachter):Prof. Dr. Elmar W. Lang und Prof. Dr. Fabian J. Theis und Prof. Dr. Reinhard Sterner
Tag der Prüfung:9 November 2009
Institutionen:Medizin > Lehrstuhl für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin
Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang > Arbeitsgruppe Dr. Fabian Theis
Stichwörter / Keywords:Gene expression analysis, Independent Component Analysis (ICA), clustering, microRNA, miRNA, monocytes, macrophages, microarrays, time course, cell differentation, systems biology, bioinformatics
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:20 Apr 2010 13:22
Zuletzt geändert:13 Mrz 2014 13:09
Dokumenten-ID:13688
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