Cross species common gene regulatory network inference [Elektronische Ressource] / Amin Moghaddas Gholami

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Lehrstuhl für Proteomik und Bioanalytik Cross species common gene regulatory network inference Amin Moghaddas Gholami Vollständiger Abdruck der von der Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung, Landnutzung und Umwelt der Technischen Universität München zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Naturwissenschaften genehmigten Dissertation. Vorsitzender: Univ.-Prof. Dr. I. Antes Prüfer der Dissertation: 1. Univ.-Prof. Dr. B. K ü s t e r 2. Univ.-Prof. Dr. D. Frischmann Die Dissertation wurde am 13.12.2010 bei der Technischen Universität München eingereicht und durch die Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung, Landnutzung und Umwelt am 08.02.2011 angenommen. ii ABSTRACT High-throughput genomic and proteomic techniques are widely used to increase our understanding of cellular processes. These technologies have generated large numbers of available data. Recent efforts are increasingly focusing on more integrated approaches to understand complex biological systems by reverse engineering gene regulatory networks. Many studies have demonstrated that large-scale networks are capable of predicting complex system behavior. Predicting complex biological systems, at system level, may help to understand how diseases like cancer develop and can lead us to better diagnosis and to detect cancer earlier. While e.g.