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Kenar, E.* ; Franken, H.* ; Rosenbaum, L.* ; Lehmann, R.* ; Forcisi, S.* ; Wörmann, K. ; Lucio, M. ; König, A.* ; Rahnenführer, J.* ; Schmitt-Kopplin, P. ; Häring, H.-U.* ; Zell, A.* ; Kohlbacher, O.*

Mit Bioinformatik zu Biomarkern: Rechnergestützte Analyse massenspektrometrischer Metabolomikdaten.

Med. Welt 63, 245-250 (2012)
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Open Access Green as soon as Postprint is submitted to ZB.
In der medizinischen Forschung beschäftigen sich Metabolomikstudien mit der Untersuchung von komplexen Metabolitenmustern in Körperflüssigkeiten, Geweben und Zellkultur. Sie detektieren parallel große Anzahlen verschiedener Metaboliten in einer Probe und erzeugen Datensätze, die groß genug sind, um statistisch valide Informationen daraus abzuleiten. So können z. B. Unterschiede zwischen gesunden und erkrankten Individuen erkannt, Anzeichen von Erkrankungen erfasst werden bevor klinische Symptome zu erkennen sind, sowie neue diagnostische Marker entdeckt werden. Gleichzeitig sind die entstehenden Datenmengen jedoch zu umfangreich, um manuell interpretiert zu werden. Leistungsfähige Methoden aus der Bioinformatik und Statistik sind daher für eine zuverlässige Auswertung von Metabolomdaten unerlässlich.
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Publication type Article: Journal article
Document type Scientific Article
Keywords Massenspektrometrie; Biomarker; Metabolomik; Bioinformatik
ISSN (print) / ISBN 0025-8512
Quellenangaben Volume: 63, Issue: 5, Pages: 245-250 Article Number: , Supplement: ,
Publisher Schattauer
Reviewing status Peer reviewed