Integration of public high-throughput databases in quantitative biology
Abstract: Im gegenwärtigen Zeitalter der biologischen Forschung wird eine beispiellose Menge an quantitativen hochdimensionalen Daten erhoben. Insbesondere im Bereich der Molekular- und Zellbiologie wurden umfangreiche öffentliche Datenbanken eingerichtet, um die Fülle von Hochdurchsatzdaten verfügbar zu machen. Die Integration solcher Daten ist jedoch eine Herausforderung. Um Meta-Analysen durchzuführen oder öffentliche Datenbanken zur Unterstützung einzelner Experimente zu verwenden, ist eine angemessene Normalisierung entscheidend. Auch die Bewertung von Hypothesentests hinsichtlich der biologischen Relevanz ist für hochdimensionale Daten schwierig durchzuführen und erfordert im Allgemeinen Domänenexpertise. Diese beiden Engpässe werden in dieser Arbeit durch die Entwicklung von zwei Algorithmen adressiert: ein Normalisierungsalgorithmus, der systematische Fehlerkorrektur durch die Nutzung von erkennbaren Redundanzen in öffentlichen Datenbanken durchführt und ein empirisches Maß der biologischen Relevanz, welches geeignete Nullverteilungen für verschiedene Teststatistiken bereitstellt. Beide Engpässe wurden durch die Einrichtung von Workflows für die Verarbeitung von Hochdurchsatzdaten im Rahmen von zwei großen Forschungskonsortien identifiziert, die sich mit den Auswirkungen verschiedener Perturbationen auf die Systemeigenschaften von Krankheiten befassen. Insgesamt stellt diese Arbeit einen neuen Blickwinkel auf wichtige Herausforderungen in der quantitativen Biologie da und stellt zwei Algorithmen vor, die in Softwarepaketen implementiert sind um diese anzugehen
- Location
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Extent
-
Online-Ressource
- Language
-
Englisch
- Notes
-
Universität Freiburg, Dissertation, 2020
- Keyword
-
Biology
Databases
- Event
-
Veröffentlichung
- (where)
-
Freiburg
- (who)
-
Universität
- (when)
-
2021
- Creator
- DOI
-
10.6094/UNIFR/175768
- URN
-
urn:nbn:de:bsz:25-freidok-1757684
- Rights
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Last update
-
25.03.2025, 1:51 PM CET
Data provider
Deutsche Nationalbibliothek. If you have any questions about the object, please contact the data provider.
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Time of origin
- 2021
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