Please use this identifier to cite or link to this item: doi:10.22028/D291-26648
Title: Data mining techniques for improving and enriching cancer epigenetics
Other Titles: Data Mining Methoden zur Verbesserung und Beschreibung von Krebs-Epigenetik
Author(s): Akulenko, Ruslan
Language: English
Year of Publication: 2016
SWD key words: Data Mining
Epigenetik
Krebs <Medizin>
Free key words: data mining epigenetics
cancer
DDC notations: 004 Computer science, internet
Publikation type: Dissertation
Abstract: The aim of epigenetic cancer research is to connect tumor development with processes involving gene regulations, which are not directly encoded in the DNA. Recent advanced techniques for genome-wide mapping of epigenetic information are significantly improving this knowledge by generating large amounts of high resolution data. But still many dependencies remain unknown due to the presence of technical errors such as batch effect. This thesis describes the associations discovered during DNA methylation data mining as well as technical challenges which should be considered during data processing. Moreover, the same computational methods applied to epigenetic data were adapted to process bacterial genome data.
Das Ziel der epigenetischen Krebsforschung liegt darin, die Verknüpfungen der Tumorentwicklung mit der Genregulation, die nicht direkt durch die DNA kodiert ist, aufzudecken. Vor kurzem erreichte Fortschritte in den Techniken für die genomweite Kartierung epigenetischer Informationen steigerten den Wissensstand erheblich durch die Erzeugung riesiger, hochaufgelöster Datenmengen. Dennoch bleiben viele Abhängigkeiten, aufgrund des Vorhandenseins von technischen Fehlern wie etwa von Batch Effekten, unentdeckt. Diese Doktorarbeit beschreibt die Zusammenhänge, die während der Gewinnung von DNA-Methylierungsdaten entdeckt wurden, sowie technische Herausforderungen, die bei der Datenverarbeitung berücksichtigt werden sollten.
Link to this record: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-64547
hdl:20.500.11880/26704
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26648
Advisor: Helms, Volkhard
Date of oral examination: 1-Apr-2016
Date of registration: 12-Apr-2016
Faculty: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Department: MI - Informatik
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