Gene expression data analysis using novel methods: Predicting time delayed correlations and evolutionarily conserved functional modules

Gene expression data analysis using novel methods: Predicting time delayed correlations and evolutionarily conserved functional modules

Microarray technology enables the study of gene expression on a large scale. One of the main challenges has been to devise methods to cluster genes that share similar expression profiles. In gene expression time courses, a particular gene may encode transcription factor and thus controlling several...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Balasubramaniyan, Rajarajeswari
Beteiligte: Kämper Jörg (Dr. ) (BetreuerIn (Doktorarbeit))
Format: Dissertation
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2005
Schlagworte:
Optimierung
Time-delayed correlation
Datenanalyse
Genexpr
Funktionelle Module
Molekulare Bioinformatik
Functional Modules
Globale Optimierung
Optimierungsproblem
Biowissenschaften, Biologie
Zeitversetzte Korrelationen
Saccharomyces cerevisiae
Ustilago zeae
Life sciences
Online Zugang:PDF-Volltext
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