De-novo pathway discovery for multi-omics data

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dc.contributor.advisor Kohlbacher, Oliver (Prof. Dr.)
dc.contributor.author Winkler, Sebastian
dc.date.accessioned 2022-04-22T06:08:53Z
dc.date.available 2022-04-22T06:08:53Z
dc.date.issued 2022-04-22
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/126306
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1263069 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-67669
dc.description.abstract In der vorliegenden Arbeit werden Methoden und Software vorgestellt, die es erlauben, aus Hochdurchsatz Omics-Daten und biomolekularen Interaktionsnetzwerken biologisch relevante Muster zu extrahieren. Es wird ein Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus großen gerichteten molekularen Interaktionsnetzwerken sog. deregulierte Teilnetzwerke zu extrahieren. Deregulierung wird hierbei über auf die Knoten des Netzwerkes abgebildete Omics-Daten definiert. Es wird eine statistische Grundlage für den vorgestellten Algorithmus diskutiert und eine Evaluierung hinsichtlich methodisch verwandter Verfahren vorgenommen. Der Algorithmus und seine Implementierung, DeRegNet, beruhen auf fraktionaler ganzzahliger Optimierung und erlauben zahlreiche Anwendungsszenarien. Exemplarisch wird die Anwendung auf öffentlich zugängliche Daten des TCGA-Projekts vorgestellt (TCGA: The Cancer Genome Atlas), hier genauer an Hand der Daten zum hepatozellulären Karzinom (Leberkrebs). Weiterhin werden Anwendungen auf eine Studie des Folate One-Carbon Metabolismus im Leberkrebs, als auch auf die phosphoproteomische Regulierung des Saccharomyces cerevisiae (Backhefe) Zellzyklus beschrieben. Abschließend wird auf die allgemeine Architektur und einige Implementationsdetails einer web-basierten API (Application Programming Interface) zur Bereitstellung von DeRegNet eingegangen. de_DE
dc.description.abstract This thesis presents algorithms and software which allow the extraction of biologically meaningful patterns from high-throughput multi-omics data and biomolecular networks. It describes the concept and implementation of an algorithm which allows the extraction of deregulated subnetworks from large directed molecular interaction networks based on node scores derived from omics data. Statistical underpinnings of the algorithms are derived and the algorithm is benchmarked against its closest methodological relative. Relying on fractional integer programming, the algorithm and its implementation, DeRegNet, allow many flexible modes of application. I demonstrate the application of the algorithm in the context of the public TCGA (The Cancer Genome Atlas) liver cancer dataset, a study investigating the role of folate one-carbon metabolism in liver cancer and a study about the phosphoproteomic regulation of the Saccharomyces cerevisiae (baker's yeast) cell cycle. Finally, the general architecture and some implementation details of a web-based API for DeRegNet are presented. en
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podok de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en en
dc.subject.ddc 004 de_DE
dc.subject.ddc 500 de_DE
dc.subject.ddc 570 de_DE
dc.subject.other Bioinformatik de_DE
dc.subject.other Systembiologie de_DE
dc.subject.other Systems Biology en
dc.subject.other Network Biology en
dc.subject.other Netzwerkbiologie de_DE
dc.subject.other Multi-omics de_DE
dc.subject.other Multi-omics en
dc.subject.other Combinatorial Optimization en
dc.subject.other Kombinatorische Optimierung de_DE
dc.subject.other Fractional integer programming en
dc.subject.other Fraktionale ganzzahlige Optimierung de_DE
dc.subject.other Hepatocellular carcinoma en
dc.subject.other Hepatozelluläres Karzinom de_DE
dc.subject.other Cancer en
dc.subject.other Krebs de_DE
dc.subject.other Bioinformatics en
dc.title De-novo pathway discovery for multi-omics data en
dc.type PhDThesis de_DE
dcterms.dateAccepted 2022-03-10
utue.publikation.fachbereich Informatik de_DE
utue.publikation.fakultaet 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät de_DE
utue.publikation.noppn yes de_DE

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