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Datenanalyse bei Genexpressionsprofilen (in German)
Kabir Ahmad, Farzana
Synopsis "Datenanalyse bei Genexpressionsprofilen (in German)"
Die Microarray-Technologie hat eine neue Ära der molekularen Klassifizierung eingeläutet, doch die Interpretation von Genexpressionsdaten bleibt eine Herausforderung, da sie von Natur aus "hochdimensional und mit geringer Stichprobengrö e" sind. Darüber hinaus werden diese Daten häufig durch die Komplexität der Datenanalyse überwältigt, übermä ig angepasst und verwirrt. Ein geringer Stichprobenumfang und eine gro e Anzahl von zu analysierenden Variablen stellen bei der Datenanalyse eine gro e Herausforderung dar, vor allem beim Erlernen der Netzwerkstruktur. Darüber hinaus stellt die Fähigkeit, die Geninteraktionen, die das Tumorwachstum bilden, zu untersuchen, die Forscher der Computerbiologie vor gro e Schwierigkeiten, da die Gene nicht allein arbeiten, sondern komplexe Interaktionen beinhalten. Dieses Buch zielt darauf ab, ein dynamisches Bayes'sches netzwerkbasiertes Modell vorzuschlagen, um Gensignaturen aus gro angelegten Genexpressionsprofilen zu identifizieren. Das auf einem dynamischen Bayes'schen Netzwerk basierende Modell versucht, die Genregulation zu entdecken, die zum Fortschreiten von Brustkrebs führt.
