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Erwachsenenkohorten

Bioinformatik - Auswertemethoden

Müller B, Wilcke A, Boulesteix AL, Brauer J, Passarge E, Boltze J, Kirsten H, (2016) Improved prediction of complex diseases by common genetic markers: State of the art and further perspectives, Hum Gent, 2016, DOI: 10.1007/s00439-016-1635-z

Kirsten H, Al-Hasani H, Holdt L, Gross A, Beutner F, Krohn K, Horn K, Ahnert P, Burkhardt R, Reiche K, Hackermüller J, Löffler M, Teupser D, Thiery J, Scholz M. (2015)
Dissecting the genetics of the human transcriptome identifies novel trait-related trans-eQTLs and corroborates the regulatory relevance of non-protein coding loci†. Hum Mol Genet (Epub ahead of print) 

Roshyara NR, Scholz M(2015) 
Impact of genetic similarity on imputattion accuracy. BMC Genetics 16 DOI: 10.1186/s12863-015-0248-2

Uciteli A, Kirsten T. (2015) 
Ontology-based retrieval of scientific data in LIFE. Proc. Workshop on Data Management for Life Sciences: 16. Fachtagung Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW). Accepted for publication

Binder H, Wirth H. (2014) 
Analysis of large-scale OMIC data using Self Organizing Maps. Encyclopedia of Information Science and Technology Third Edition, M. Khosrow-Pour, Editor. IGI global. DOI:  10.4018/978-1-4666-5888-2.ch157 

Gross A, Schirm S, Scholz, M (2014) 
Ycasd - a tool for capturing and scaling data from graphical representations. BMC Bioinformatics 15 DOI: 10.1186/1471-2105-15-219

Roshyara NR, Kirsten H, Horn K, Ahnert P, Scholz M. (2014)
Impact of pre-imputation SNP-filtering on genotype imputation results. BMC Genet. 15(1) DOI: 10.1186/s12863-014-0088-5

Roshyara NR, Scholz M. (2014) 
fcGENE: a versatile tool for processing and transforming SNP datasets. PLoS One (7) DOI: 10.1371/journal.pone.0097589

Wirth H, Cakir V, Hopp L, Binder H(2014)
Analysis of miRNA expression using machine learning. Meth Mol Biol 1107 DOI: 10.1007/978-1-62703-748-8_16 

Fasold M, Binder H. (2013)
AffyRNADegradation: Control and correction of RNA quality effects in GeneChip expression data. Bioinformatics 29(1) DOI: 10.1093/bioinformatics/bts629  

Rohlf T, Steiner L, Przybilla J, Prohaska S, Binder H, Galle J(2012)
Modeling the dynamic epigenome: from histone modifications towards self-organizing chromatin. Epigenomics 4(2) DOI: 10.2217/epi.11.117  

Wirth H, von Bergen M, Binder H(2012)
Mining SOM expression portraits: Feature selection and integrating concepts of molecular function. BioData Min 5 (1) DOI: 10.1186/1756-0381-5-18

Fazit: Dieses Papier beschreibt eine innovative Methode zur Analyse von Korrelationsstrukturen mittels selbst-organisierender Karten (SOM). Sie findet bei molekulargenetischen Auswertungen aber auch bei der Analyse der Körperformen Anwendung . 

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  • Pressemeldungen

    11.09.2017
    Übergewicht bei Kindern hängt nicht nur von Erbfaktoren ab. Anzeige der Universität Leipzig
    [Zeit Online]

    30.08.2017
    Wissenschaftler des Leipziger LIFE-Forschungszentrums sind genetischen Faktoren der Krankheitsentstehung auf der Spur
    [PM Uni Leipzig]

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