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dc.contributor.advisorTorda, Andrew (Prof. Dr.)
dc.contributor.authorChelysheva, Irina
dc.date.accessioned2020-10-19T13:28:14Z-
dc.date.available2020-10-19T13:28:14Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/8399-
dc.description.abstractRapidly developing deep sequencing technologies constantly increase both, the precision and the depth, of the datasets produced worldwide. The enormous amount of big biological data in research causes the need for continuous integration of novel bioinformatics tools and algorithms to process it. In order to extract the most valuable information, which is frequently hidden, and therefore escapes from the common pipelines of analysis, the specific algorithms fitting a particular scientific question and data-type, has to be integrated. In this thesis, using three successful deep sequencing-based studies, I am showing the importance of in-depth bioinformatics analysis as the last and frequently the crucial step in the research pipeline, which allows to combine various experimental setups into one flow.en
dc.description.abstractIn dieser Arbeit zeige ich mithilfe dreier erfolgreicher deep-sequencing Studien die Wichtigkeit von gründlichen bioinformatischen Analysen als letzten und damit auch entscheidenden Schritt in die Forschungskette auf, was uns erlaubt, verschiedene experimentelle Setups in einem Schritt durchzuführen. Um die wertvollsten Informationen zu extrahieren, welche oftmals versteckt sind und dadurch von üblichen Analysepipelines nicht ermittelt werden können, muss man spezifische Algorithmen entwickeln, die exakt auf eine wissenschaftliche Frage oder Datentyp zugeschnitten sind. Rasch entwickelte "Deep sequencing" Technologien erhöhen sowohl die Präzision als auch die Tiefe der Datenbestände, die weltweit produziert werden. Die enorme Quantität an biologischen Daten in der Forschung resultiert in der Notwendigkeit für kontinuierlich neue bioinformatische Werkzeuge und Algorithmen, um diese Daten zu prozessieren.de
dc.language.isoenen
dc.publisherStaats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectBioinformaticsen
dc.subjectRNA-seqen
dc.subjectRibo-Seqen
dc.subject.ddc540 Chemie
dc.titleAnalysing deep-seq data to reveal the hidden translational features in normal and pathological conditionsen
dc.title.alternativeAnalyse von Deep-Seq-Daten, um die verborgenen Translation Merkmale unter normalen und pathologischen Bedingungen aufzudeckende
dc.typedoctoralThesis
dcterms.dateAccepted2020-06-12
dc.rights.ccNo license
dc.rights.rshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.bcl35.70 Biochemie: Allgemeines
dc.subject.gndBioinformatik
dc.subject.gndSequenzanalyse <Chemie>
dc.type.casraiDissertation-
dc.type.dinidoctoralThesis-
dc.type.driverdoctoralThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.thesisdoctoralThesis
tuhh.opus.id10472
tuhh.opus.datecreation2020-06-16
tuhh.type.opusDissertation-
thesis.grantor.departmentChemie
thesis.grantor.placeHamburg
thesis.grantor.universityOrInstitutionUniversität Hamburg
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.gvk.ppn1717941311
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18-104724
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorOrcidChelysheva, Irina-
item.grantfulltextopen-
item.advisorGNDTorda, Andrew (Prof. Dr.)-
item.languageiso639-1other-
item.creatorGNDChelysheva, Irina-
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen
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