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A systems biological perspective on complex human diseases: Uncovering hidden relations via multi-scale network analyses.

Aufklärung von Zusammenhängen komplexer Erkrankungen aus einer systembiologischen Perspektive mittels skalenübergreifender Netzwerkanalysen.

München, Technische Universität, Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan, Diss., 2012, 244 S.
as soon as is submitted to ZB.
The identification of the underlying causes of complex diseases is one of the major challenges medical research is facing today. By considering complex systems from different perspectives, systems biology allows revealing novel insights into the molecular basis of diseases and therefore contributes to a more dynamic comprehension. For this, algorithms capable to analyze complex systems and methods which allow to find missing pieces in the complicated puzzle of understanding complex disease are necessary. The objective of this thesis was to address both by approaching complex systems via multi-scale network analyses and thereby allowing focusing on them from different perspectives in a systems-biological fashion. By yielding experimentally testable hypotheses about potential causative explanations, both together represent pieces in the puzzle of understanding complex diseases and strategies to solve it, and consequently they allow narrowing down the gap between genotype and phenotype.
Die Aufklärung molekularer Mechanismen, welche ursächlich für die Entstehung komplexer Erkrankungen sind, ist eine der großen Herausforderungen der heutigen medizinischen Forschung. Durch die ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme - auch aus unterschiedlichen Perspektiven – ermöglicht die Systembiologie neue Erkenntnisse über molekulare Ursachen von Erkrankungen zu gewinnen. Hierzu sind Algorithmen und Methoden erforderlich, die in der Lage sind diese Systeme zu analysieren und Informationen zu liefern, die für ein besseres Verständnis notwendig sind. Zielsetzung dieser Arbeit war es Zusammenhänge komplexer Erkrankungen aus einer systembiologischen Perspektive zu untersuchen. Mittels skalenübergreifender Netzwerkanalysen wurden globale und lokale Beziehungen identifiziert, die einen ersten Einblick auf systemischer Ebene zulassen. Diese stellen experimentell testbare Hypothesen dar, die letztendlich dazu beitragen die existierende Lücke zwischen Genotyp und Phänotyp zu verkleinern.
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Publication type Other: Thesis
Thesis type Doctoral thesis
University Technische Universität
University place München
Faculty Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
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