Computational Methods for Multimodal Omics Data Analysis – Mgr. Anna Pačínková
Mgr. Anna Pačínková
Disertační práce
Computational Methods for Multimodal Omics Data Analysis
Computational Methods for Multimodal Omics Data Analysis
Anotace:
Data z multi-omických experimentů mají potenciál poskytnout ucelený obraz biologických systémů stávajících se z mnoha různých, navzájem propojených, molekulárních komponent. Integrativní analýza multi-omických dat může pomoci obohatit naše porozumění biologickým systémům, což je stěžejní pro vývoj personalizované medicíny komplexních onemocnění. Proto je v současnosti vývoj výpočetních nástrojů k odvozování …víceAbstract:
Multi-omics data have the potential to provide a holistic view of the biological system consisting of different interconnected molecular components. Integration of multi-omics data can enhance our understanding of biological systems, which is crucial for developing novel personalised therapeutic strategies for complex diseases. Hence, developing a computational framework to infer regulatory relationships …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 1. 2023
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/ptdb7/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 16. 8. 2023
- Vedoucí: doc. Ing. Vlad Popovici, PhD
- Oponent: prof. Ing. Filip Železný, Ph.D., prof. Stéphane Robin
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyDoktorský studijní program / obor:
Informatika / Fundamenty informatiky
Práce na příbuzné téma
-
Vliv meziplatformové normalizace genových expresních dat na výkonnost genových expresních signatur
Tereza Tlamková -
A Study on the influence of Networks on Regional Lobbying at the European Leve
Jip Wolterinck -
Networks in the European Union The enforcement of the Ecodesign directive: a case study
Jip Werner -
Control of Parametrised Boolean Networks
Eva Šmijáková -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová