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Dissertations / Theses on the topic 'Analisi dati omici'

Author: Grafiati

Published: 9 March 2023

Last updated: 31 July 2025

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1

Berti, Elisa. "Applicazione del metodo QDanet_PRO alla classificazione di dati omici." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/9411/.

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Abstract:

Il presente lavoro di tesi si pone nell'ambito dell'analisi dati attraverso un metodo (QDanet_PRO), elaborato dal Prof. Remondini in collaborazine coi Dott. Levi e Malagoli, basato sull'analisi discriminate a coppie e sulla Teoria dei Network, che ha come obiettivo la classificazione di dati contenuti in dataset dove il numero di campioni è molto ridotto rispetto al numero di variabili. Attraverso questo studio si vogliono identificare delle signature, ovvero un'insieme ridotto di variabili che siano in grado di classificare correttamente i campioni in base al comportamento delle variabili st

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2

MASPERO, DAVIDE. "Computational strategies to dissect the heterogeneity of multicellular systems via multiscale modelling and omics data analysis." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2022. http://hdl.handle.net/10281/368331.

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Abstract:

L'eterogeneità pervade i sistemi biologici e si manifesta in differenze strutturali e funzionali osservate sia tra diversi individui di uno stesso gruppo (es. organismi o patologie), sia fra gli elementi costituenti di un singolo individuo (es. cellule). Lo studio dell’eterogeneità dei sistemi biologici e, in particolare, di quelli multicellulari è fondamentale per la comprensione meccanicistica di fenomeni fisiologici e patologici complessi (es. il cancro), così come per la definizione di strategie prognostiche, diagnostiche e terapeutiche efficaci. Questo lavoro è focalizzato sullo svilupp

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3

Tellaroli, Paola. "Three topics in omics research." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2015. http://hdl.handle.net/11577/3423912.

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Abstract:

The rather generic title of this Thesis is due to the fact that several aspects of biological phenomena have been investigated. Most of this work was addressed at the investigation of the limitations of one of the essential tools for analyzing gene expression data: cluster analysis. With several hundred of clustering methods in existence, there is clearly no shortage of clustering algorithms but, at the same time, satisfactory answers to some basic questions are still to come. In particular, we present a novel algorithm for the clustering of static data and a new strategy for the clustering of

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4

Ayati, Marzieh. "Algorithms to Integrate Omics Data for Personalized Medicine." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1527679638507616.

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5

Zuo, Yiming. "Differential Network Analysis based on Omic Data for Cancer Biomarker Discovery." Diss., Virginia Tech, 2017. http://hdl.handle.net/10919/78217.

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Abstract:

Recent advances in high-throughput technique enables the generation of a large amount of omic data such as genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, glycomics etc. Typically, differential expression analysis (e.g., student's t-test, ANOVA) is performed to identify biomolecules (e.g., genes, proteins, metabolites, glycans) with significant changes on individual level between biologically disparate groups (disease cases vs. healthy controls) for cancer biomarker discovery. However, differential expression analysis on independent studies for the same clinical types of patients often le

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6

Lu, Yingzhou. "Multi-omics Data Integration for Identifying Disease Specific Biological Pathways." Thesis, Virginia Tech, 2018. http://hdl.handle.net/10919/83467.

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Abstract:

Pathway analysis is an important task for gaining novel insights into the molecular architecture of many complex diseases. With the advancement of new sequencing technologies, a large amount of quantitative gene expression data have been continuously acquired. The springing up omics data sets such as proteomics has facilitated the investigation on disease relevant pathways. Although much work has previously been done to explore the single omics data, little work has been reported using multi-omics data integration, mainly due to methodological and technological limitations. While a single om

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7

Elhezzani, Najla Saad R. "New statistical methodologies for improved analysis of genomic and omic data." Thesis, King's College London (University of London), 2018. https://kclpure.kcl.ac.uk/portal/en/theses/new-statistical-methodologies-for-improved-analysis-of-genomic-and-omic-data(eb8d95f4-e926-4c54-984f-94d86306525a).html.

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Abstract:

We develop statistical tools for analyzing different types of phenotypic data in genome-wide settings. When the phenotype of interest is a binary case-control status, most genome-wide association studies (GWASs) use randomly selected samples from the population (hereafter bases) as the control set. This approach is successful when the trait of interest is very rare; otherwise, a loss in the statistical power to detect disease-associated variants is expected. To address this, we propose a joint analysis of the three types of samples; cases, bases and controls. This is done by modeling the bases

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8

Hafez, Khafaga Ahmed Ibrahem 1987. "Bioinformatics approaches for integration and analysis of fungal omics data oriented to knowledge discovery and diagnosis." Doctoral thesis, TDX (Tesis Doctorals en Xarxa), 2021. http://hdl.handle.net/10803/671160.

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Abstract:

Aquesta tesi presenta una sèrie de recursos bioinformàtics desenvolupats per a donar suport en l'anàlisi de dades de NGS i altres òmics en el camp d'estudi i diagnòstic d'infeccions fúngiques. Hem dissenyat tècniques de computació per identificar nous biomarcadors i determinar potencial trets de resistència, pronosticant les característiques de les seqüències d'ADN/ARN, i planejant estratègies optimitzades de seqüenciació per als estudis de hoste-patogen transcriptomes (Dual RNA-seq). Hem dissenyat i desenvolupat tambe una solució bioinformàtica composta per un component de costat de servidor

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9

Li, Yichao. "Algorithmic Methods for Multi-Omics Biomarker Discovery." Ohio University / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ohiou1541609328071533.

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10

Dupuis, Louise. "Causal network analysis of single cell multi-omics data applied to a cellular therapy against multiple sclerosis." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2024SORUS628.pdf.

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Abstract:

Les travaux de cette thèse se situent à l'intersection de la découverte causale, de l'analyse de données single-cell multi-omiques et de l'immunologie, en particulier de la sclérose en plaques. Son objectif principal est d'adapter et d'étendre les algorithmes de découverte causale tels que MIIC (Multivariate Information-base Inductive Causation) qui reconstruisent les réseaux causaux à partir de données d'observation pour les adapter aux données single-cell multi-omiques, et de les appliquer à l'étude des mécanismes sous-jacents à une thérapie potentielle contre la sclérose en plaques. Cette r

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Briscik, Mitja. "Développement d'approches à noyaux pour l'intégration de données biologiques provenant de sources hétérogènes." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSES003.

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Abstract:

Les progrès récents des biotechnologies à haut débit facilitent l'accès à de vastes ensembles de données, ce qui représente à la fois des opportunités et des défis pour la biostatistique. Dans ce contexte, les méthodes à noyau, qui offrent une version non linéaire de tout algorithme linéaire uniquement basé sur le produit scalaire, sont particulièrement adaptées à l'analyse et à l'intégration de données de grande dimension. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen E-MUSE, " Complex microbial ecosystems multiscale modelling : mechanistic and data driven approaches integration ". C

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Ronen, Jonathan. "Integrative analysis of data from multiple experiments." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2020. http://dx.doi.org/10.18452/21612.

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Abstract:

Auf die Entwicklung der Hochdurchsatz-Sequenzierung (HTS) folgte eine Reihe von speziellen Erweiterungen, die erlauben verschiedene zellbiologischer Aspekte wie Genexpression, DNA-Methylierung, etc. zu messen. Die Analyse dieser Daten erfordert die Entwicklung von Algorithmen, die einzelne Experimenteberücksichtigen oder mehrere Datenquellen gleichzeitig in betracht nehmen. Der letztere Ansatz bietet besondere Vorteile bei Analyse von einzelligen RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) Experimenten welche von besonders hohem technischen Rauschen, etwa durch den Verlust an Molekülen durch die Behandlung

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13

Blampey, Quentin. "Deep learning and computational methods on single-cell and spatial data for precision medicine in oncology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASL116.

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Abstract:

La médecine de précision en oncologie a pour but de personnaliser les traitements en fonction des profils génétiques et moléculaires uniques des tumeurs des patients, et ce afin d'améliorer l'efficacité thérapeutique ou de minimiser les effets secondaires. À mesure que les avancées technologiques produisent des données de plus en plus précises sur le microenvironnement tumoral (TME), la complexité de ces données augmente également. Notamment, les données spatiales — un type récent et prometteur de données omiques — fournissent des informations moléculaires à la résolution de la cellule tout en

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Denecker, Thomas. "Bioinformatique et analyse de données multiomiques : principes et applications chez les levures pathogènes Candida glabrata et Candida albicans Functional networks of co-expressed genes to explore iron homeostasis processes in the pathogenic yeast Candida glabrata Efficient, quick and easy-to-use DNA replication timing analysis with START-R suite FAIR_Bioinfo: a turnkey training course and protocol for reproducible computational biology Label-free quantitative proteomics in Candida yeast species: technical and biological replicates to assess data reproducibility Rendre ses projets R plus accessibles grâce à Shiny Pixel: a content management platform for quantitative omics data Empowering the detection of ChIP-seq "basic peaks" (bPeaks) in small eukaryotic genomes with a web user-interactive interface A hypothesis-driven approach identifies CDK4 and CDK6 inhibitors as candidate drugs for treatments of adrenocortical carcinomas Characterization of the replication timing program of 6 human model cell lines." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASL010.

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Abstract:

Plusieurs évolutions sont constatées dans la recherche en biologie. Tout d’abord, les études menées reposent souvent sur des approches expérimentales quantitatives. L’analyse et l’interprétation des résultats requièrent l’utilisation de l’informatique et des statistiques. Également, en complément des études centrées sur des objets biologiques isolés, les technologies expérimentales haut débit permettent l’étude des systèmes (caractérisation des composants du système ainsi que des interactions entre ces composants). De très grandes quantités de données sont disponibles dans les bases de données

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Czerwińska, Urszula. "Unsupervised deconvolution of bulk omics profiles : methodology and application to characterize the immune landscape in tumors Determining the optimal number of independent components for reproducible transcriptomic data analysis Application of independent component analysis to tumor transcriptomes reveals specific and reproducible immune-related signals A multiscale signalling network map of innate immune response in cancer reveals signatures of cell heterogeneity and functional polarization." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCB075.

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Abstract:

Les tumeurs sont entourées d'un microenvironnement complexe comprenant des cellules tumorales, des fibroblastes et une diversité de cellules immunitaires. Avec le développement actuel des immunothérapies, la compréhension de la composition du microenvironnement tumoral est d'une importance critique pour effectuer un pronostic sur la progression tumorale et sa réponse au traitement. Cependant, nous manquons d'approches quantitatives fiables et validées pour caractériser le microenvironnement tumoral, facilitant ainsi le choix de la meilleure thérapie. Une partie de ce défi consiste à quantifier

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Voillet, Valentin. "Approche intégrative du développement musculaire afin de décrire le processus de maturation en lien avec la survie néonatale." Thesis, Toulouse, INPT, 2016. http://www.theses.fr/2016INPT0067/document.

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Abstract:

Depuis plusieurs années, des projets d'intégration de données omiques se sont développés, notamment avec objectif de participer à la description fine de caractères complexes d'intérêt socio-économique. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de combiner différentes données omiques hétérogènes afin de mieux décrire et comprendre le dernier tiers de gestation chez le porc, période influençant la mortinatalité porcine. Durant cette thèse, nous avons identifié les bases moléculaires et cellulaires sous-jacentes de la fin de gestation, en particulier au niveau du muscle squelettique. Ce tis

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Hulot, Audrey. "Analyses de données omiques : clustering et inférence de réseaux Female ponderal index at birth and idiopathic infertility." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASL034.

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Abstract:

Le développement des méthodes de biologie haut-débit (séquençage et spectrométrie de masse) a permis de générer de grandes masses de données, dites -omiques, qui nous aident à mieux comprendre les processus biologiques.Cependant, isolément, chaque source -omique ne permet d'expliquer que partiellement ces processus. Mettre en relation les différentes sources de donnés -omiques devrait permettre de mieux comprendre les processus biologiques mais constitue un défi considérable.Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement aux méthodes de clustering et d’inférence de réseaux, appliquée

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Elmansy, Dalia F. "Computational Methods to Characterize the Etiology of Complex Diseases at Multiple Levels." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1583416431321447.

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Teng, Sin Yong. "Intelligent Energy-Savings and Process Improvement Strategies in Energy-Intensive Industries." Doctoral thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2020. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-433427.

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Abstract:

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a pr

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"Sparse Models For Multimodal Imaging And Omics Data Integration." 2015.

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Nersisyan, Lilit. "Telomere analysis based on high-throughput multi-omics data." Doctoral thesis, 2017. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16297.

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Abstract:

Telomeres are repeated sequences at the ends of eukaryotic chromosomes that play prominent role in normal aging and disease development. They are dynamic structures that normally shorten over the lifespan of a cell, but can be elongated in cells with high proliferative capacity. Telomere elongation in stem cells is an advantageous mechanism that allows them to maintain the regenerative capacity of tissues, however, it also allows for survival of cancer cells, thus leading to development of malignancies. Numerous studies have been conducted to explore the role of telomeres in health and diseas

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Papież, Anna. "Integrative data analysis methods in multi-omics molecular biology studies for disease of affluence biomarker research." Rozprawa doktorska, 2019. https://repolis.bg.polsl.pl/dlibra/docmetadata?showContent=true&id=59005.

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Papież, Anna. "Integrative data analysis methods in multi-omics molecular biology studies for disease of affluence biomarker research." Rozprawa doktorska, 2019. https://delibra.bg.polsl.pl/dlibra/docmetadata?showContent=true&id=59005.

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DONATO, LUIGI. "New omics approaches improving classification and personalized retinitis pigmentosa diagnosis." Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11570/3130272.

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Abstract:

La Retinite Pigmentosa (RP) è una patologia ereditaria oculare altamente eterogenea, caratterizzata da una progressiva degenerazione retinica. È considerata una malattia rara, anche se la prevalenza a livello mondiale dimostra il contrario, variando approssimativamente da 1:9000 ad 1:750, in base alla localizzazione geografica. I soggetti affetti da RP sono circa 1-5 su 10.000 in Italia, mentre non sono disponibili dati precisi sulla frequenza in Sicilia. Il termine “pigmentosa” fa riferimento al caratteristico aspetto dato da accumuli di pigmento a livello retinico negli stadi più avanzati de

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