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

• Verfasst von: Kommer, Christoph [VerfasserIn]
• Titel: Statistical learning based inference and analysis of epigenetic regulatory network topologies in T-helper cells
• Mitwirkende: Höfer, Thomas [AkademischeR BetreuerIn]
• Institutionen: Universität Heidelberg [Grad-verleihende Institution]
• Verf.angabe: put forward by M. Sc. Christoph Kommer ; referees: Prof. Dr. Thomas Höfer, Prof. Dr. Ursula Kummer
• Verlagsort: Heidelberg
• Jahr: 2018
• Umfang: iv, 272 Seiten
• Illustrationen: Illustrationen, Diagramme
• Schrift/Sprache: Mit einer Zusammenfassung in englischer und deutscher Sprache
• Hochschulschrift: Dissertation, Ruperto Carola University Heidelberg, 2018
• Schlagwörter: (s)Netzwerktheorie / (s)Mathematische Modellierung / (s)Maschinelles Lernen / (s)Epigenetik / (s)Enhancer / (s)T-Lymphozyt / (s)Multistabilität / (s)Markov-Prozess / (s)Angewandte Mathematik / (s)Systembiologie
• Dokumenttyp: Hochschulschrift
• Sprache: eng
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Kommer, Christoph: Statistical learning based inference and analysis of epigenetic regulatory network topologies in T-helper cells. - Heidelberg, 2018. - 1 Online-Ressource (iv, 272 Seiten)
• K10plus-PPN: 1585627690