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Deciphering regulatory molecular mechanisms using graphical models.

Entschlüsselung regulatorischer molekularer Mechanismen mit Hilfe graphischer Modelle.

München, Technische Universität, Fakultät für Informatik, Diss., 2021, 210 S.

We investigated molecular networks to further our understanding of how complex traits arise from genetic and epigenetic factors in humans. To this end, we leveraged genome-wide statistical associations between genetic variants and quantitative molecular traits derived from large-scale human population cohorts. By devising a novel strategy for genomic data integration and applying state-of-the-art network analysis and inference methods we gained novel insights into regulatory patterns underlying genome regulation and complex traits. 

Wir untersuchten molekulare Netzwerke um die genetischen und epigenetischen Faktoren zu verstehen, die zur Ausbildung komplexer Merkmale beim Menschen führen. Hierfür nutzten wir Daten über quantitative molekulare Merkmale aus großen menschlichen Populationskohorten. Diese wurden genomweit mit genetischen Varianten assoziiert. Durch die Entwicklung neuer Strategien für die Integration genomischer Daten und die Anwendung modernster Netzwerkanalyse- und Inferenzmethoden erhielten wir neue Einblicke in die der Genomregulation und komplexen Merkmalen zugrunde liegenden, regulatorischen Muster.

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Publication type Other: Thesis
Thesis type Doctoral thesis
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Quellenangaben Volume: , Issue: , Pages: 210 S. Article Number: , Supplement: ,
University Technische Universität
University place München
Faculty Fakultät für Informatik
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