Statistical learning based inference and analysis of epigenetic regulatory network topologies in T-helper cells

Abstract: The reliable statistical inference of epigenetic regulatory networks that govern mammalian cell fates is very challenging. In this thesis we study this question for the differentiation decisions of T-helper (Th) cells, which have recently been shown to adopt a continuum of differentiated s...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

1. Verfasser:	Kommer, Christoph (VerfasserIn)
Dokumenttyp:	Buch/Monographie Hochschulschrift
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg 31 Okt 2018
DOI:	10.11588/heidok.00025489
Schlagworte:	Hochschulschrift
Online-Zugang:	Verlag, kostenfrei, Volltext: https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-254893 Resolving-System, Volltext: http://dx.doi.org/10.11588/heidok.00025489 Verlag, kostenfrei, Volltext: http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/25489 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek, Volltext: http://d-nb.info/1183681623/34 Resolving-System, Volltext: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-254893 Resolving-System, Unbekannt: https://doi.org/10.11588/heidok.00025489
Verfasserangaben:	put forward by M. Sc. Christoph Kommer ; referees: Prof. Dr. Thomas Höfer, Prof. Dr. Ursula Kummer