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Original title:
Optimization of Nuclear Magnetic Resonance based Metabolomics workflows for human large cohort analysis
Translated title:
Optimierung kernmagnetresonanzbasierter Metabolomics-Workflows für die Analyse großer menschlicher Kohorten
Author:
Haslauer, Kristina Elisa
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Life Sciences
Advisor:
Schmitt-Kopplin, Philippe (Prof. Dr.)
Referee:
Schmitt-Kopplin, Philippe (Prof. Dr.); Strittmatter, Nicole (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
LEB Lebensmitteltechnologie; NAT Naturwissenschaften (allgemein)
Keywords:
Metabolomics, Dataprocessing, Datascience, big data
Translated keywords:
Metabolomik, Datenprozessierung, Datenanalyse, große Kohorten
TUM classification:
LEB 070
Abstract:
The human organism has a complex metabolome, which is defined as the totality of all metabolites of an organism or tissue. Since the metabolome is directly associated with the observable phenotype, the systematic study of the metabolome contains a potentially high information content. In order to make this information usable, all steps of analysis must be optimal. The aim of this work was to systematically investigate the preanalytics and data processing and to develop improved methods.
Translated abstract:
Der menschliche Organismus verfügt über ein komplexes Metabolom, das als die Gesamtheit aller Metaboliten eines Organismus oder Gewebes definiert ist. Da das Metabolom in direktem Zusammenhang mit dem beobachtbaren Phänotyp steht, enthält die systematische Untersuchung des Metaboloms einen potenziell hohen Informationsgehalt. Um diese Informationen nutzbar zu machen, müssen alle Analyseschritte optimal sein. Ziel dieser Arbeit war es, die Präanalytik und Datenverarbeitung systematisch zu untersu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1708608
Date of submission:
02.06.2023
Oral examination:
23.11.2023
File size:
3685355 bytes
Pages:
122
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231123-1708608-1-8
Last change:
29.01.2024
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