Evolution and function of alternative splicing in plants – Kseniya Timofeyenko, Ph.D.
Kseniya Timofeyenko, Ph.D.
Doctoral thesis
Evolution and function of alternative splicing in plants
Evolution and function of alternative splicing in plants
Abstract:
Během celého životního cyklu je v organizmech citlivě regulována exprese genů na různých úrovních. Jedním z takových regulátorů je alternativní sestřih (AS). AS umožňuje vytváření více transkriptů RNA z jednoho genu. Reguluje časování a úroveň exprese genu a rozšiřuje proteomový repertoár. Avšak nikoli všechny produkované transkripty mají detekovatelnou biologickou roli. Některé z nich jsou také zbytné …moreAbstract:
During the whole life cycle of the organism, gene expression is carefully regulated at various levels. One of such crucial regulators is alternative splicing (AS). AS enables the generation of multiple RNA transcripts from a single gene. It regulates the timing and level of gene expression and expands the proteome repertoire. Not all generated transcripts, however, carry a detectable biological function …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 5. 2023
Identifier:
https://is.muni.cz/th/pp4b1/
Thesis defence
- Date of defence: 30. 6. 2023
- Supervisor: Mgr. Kamil Růžička, Dr. rer. nat.
- Reader: Dr. Ezequiel Petrillo, Mgr. David Žihala, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceDoctoral programme / field:
Genomics and Proteomics / Genomics and Proteomics
Theses on a related topic
-
Evoluce savčího karyotypu
Šimon Farkaš -
Molekulární mechanizmy evoluce životních strategií u ptáků
Sampath Kumar Anandan -
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Automate issue tagging and categorization using machine learning techniques
Michal Mokroš