möglich sobald bei der ZB eingereicht worden ist.
Understanding multimorbidity with big data in genomics.
Die Erforschung von Multimorbidität mithilfe von Big Data in der Genomik.
München, Technische Universität München, TUM School of Medicine and Health, Diss., 2024, 35 S.
This thesis delves into the genetics of multimorbidity using large genomic datasets, focusing on the comorbidities between type 2 diabetes and osteoarthritis, as well as type 2 diabetes and schizophrenia. Through genome-wide and regional analyses including causal inference and colocalization analysis, shared risk signals and putative effector genes influencing both diseases simultaneously were identified. The research suggests potential therapeutic targets and drug repurposing opportunities.
Die Dissertation erforscht die Genetik der Multimorbidität unter Verwendung großer genomischer Datensätze, insbesondere die Komorbiditäten zwischen Typ-2-Diabetes und Osteoarthritis sowie Typ-2-Diabetes und Schizophrenie. Durch verschiedene Analysen wurden gemeinsame Risikosignale und Effektorgene identifiziert. Diese Erkenntnisse bieten Potenzial für neue therapeutische Ansätze und die Wiederverwendung von Medikamenten.
Anmerkungen
Besondere Publikation
Auf Hompepage verbergern
Publikationstyp
Sonstiges: Hochschulschrift
Typ der Hochschulschrift
Dissertationsschrift
Sprache
englisch
Veröffentlichungsjahr
2024
HGF-Berichtsjahr
2024
Quellenangaben
Seiten: 35 S.
Tag d. mündl. Prüfung
2024-09-16
Betreuer
Zeggini, Eleftheria (Prof. Dr.)
Gutachter
Zeggini, Eleftheria (Prof. Dr.); Gagneur, Julien (Prof. Dr.)
Hochschule
Technische Universität München
Hochschulort
München
Fakultät
TUM School of Medicine and Health
Institut(e)
Institute of Translational Genomics (ITG)
POF Topic(s)
30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er)
Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e)
G-506701-001
Erfassungsdatum
2025-07-21