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Identification of novel SLE susceptibility genes by microarray analysis and candidate gene association study

Guo, Ling. January 2008 (has links) (PDF)
Thesis (Ph. D.)--University of Oklahoma. / Bibliography: leaves 106-134.
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Algorithms for discovering disease genes by integrating 'omics data

Erten, Mehmet Sinan 07 March 2013 (has links)
No description available.
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DEVELOPMENT OF COMPUTATIONAL APPROACHES FOR MEDICAL IMAGE RETRIEVAL, DISEASE GENE PREDICTION, AND DRUG DISCOVERY

Chen, Yang 03 September 2015 (has links)
No description available.
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Network-based inference of protein function and disease-gene association

Jaeger, Samira 23 April 2012 (has links)
Proteininteraktionen sind entscheidend für zelluläre Funktion. Interaktionen reflektieren direkte funktionale Beziehungen zwischen Proteinen. Veränderungen in spezifischen Interaktionsmustern tragen zur Entstehung von Krankheiten bei. In dieser Arbeit werden funktionale und pathologische Aspekte von Proteininteraktionen analysiert, um Funktionen für bisher nicht charakterisierte Proteine vorherzusagen und Proteine mit Krankheitsphänotypen zu assoziieren. Verschiedene Methoden wurden in den letzten Jahren entwickelt, die die funktionalen Eigenschaften von Proteinen untersuchen. Dennoch bleibt ein wesentlicher Teil der Proteine, insbesondere menschliche, uncharakterisiert. Wir haben eine Methode zur Vorhersage von Proteinfunktionen entwickelt, die auf Proteininteraktionsnetzwerken verschiedener Spezies beruht. Dieser Ansatz analysiert funktionale Module, die über evolutionär konservierte Prozesse definiert werden. In diesen Modulen werden Proteinfunktionen gemeinsam über Orthologiebeziehungen und Interaktionspartner vorhergesagt. Die Integration verschiedener funktionaler Ähnlichkeiten ermöglicht die Vorhersage neuer Proteinfunktionen mit hoher Genauigkeit und Abdeckung. Die Aufklärung von Krankheitsmechanismen ist wichtig, um ihre Entstehung zu verstehen und diagnostische und therapeutische Ansätze zu entwickeln. Wir stellen einen Ansatz für die Identifizierung krankheitsrelevanter Genprodukte vor, der auf der Kombination von Proteininteraktionen, Proteinfunktionen und Netzwerkzentralitätsanalyse basiert. Gegeben einer Krankheit, werden krankheitsspezifische Netzwerke durch die Integration von direkt und indirekt interagierender Genprodukte und funktionalen Informationen generiert. Proteine in diesen Netzwerken werden anhand ihrer Zentralität sortiert. Das Einbeziehen indirekter Interaktionen verbessert die Identifizierung von Krankheitsgenen deutlich. Die Verwendung von vorhergesagten Proteinfunktionen verbessert das Ranking von krankheitsrelevanten Proteinen. / Protein interactions are essential to many aspects of cellular function. On the one hand, they reflect direct functional relationships. On the other hand, alterations in protein interactions perturb natural cellular processes and contribute to diseases. In this thesis we analyze both the functional and the pathological aspect of protein interactions to infer novel protein function for uncharacterized proteins and to associate yet uncharacterized proteins with disease phenotypes, respectively. Different experimental and computational approaches have been developed in the past to investigate the basic characteristics of proteins systematically. Yet, a substantial fraction of proteins remains uncharacterized, particularly in human. We present a novel approach to predict protein function from protein interaction networks of multiple species. The key to our method is to study proteins within modules defined by evolutionary conserved processes, combining comparative cross-species genomics with functional linkage in interaction networks. We show that integrating different evidence of functional similarity allows to infer novel functions with high precision and a very good coverage. Elucidating the pathological mechanisms is important for understanding the onset of diseases and for developing diagnostic and therapeutic approaches. We introduce a network-based framework for identifying disease-related gene products by combining protein interaction data and protein function with network centrality analysis. Given a disease, we compile a disease-specific network by integrating directly and indirectly linked gene products using protein interaction and functional information. Proteins in this network are ranked based on their network centrality. We demonstrate that using indirect interactions significantly improves disease gene identification. Predicted functions, in turn, enhance the ranking of disease-relevant proteins.
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Evaluation of gene transfer strategies using recombinant adeno-associated viruses for Parkinson's disease cell and gene therapy / Evaluation de stratégies de transfert de gènes via les virus adéno-associés recombinants pour la thérapie génique et cellulaire de la maladie de Parkinson

Bockstael, Olivier 08 September 2010 (has links)
La maladie de Parkinson se caractérise entre autres par une dégénérescence progressive des neurones dopaminergiques de la substance noire pars compacta (SNpc) qui innervent le striatum. Cette dégénération entraîne une baisse de la sécrétion de dopamine dans le striatum qui est responsable de la majorité des symptômes moteurs de la maladie de Parkinson. Plusieurs approches ont été étudiées pour le traitement de la maladie de Parkinson :i) restaurer une synthèse de dopamine dans le striatum par une greffe striatale de neurones dopaminergique ou par un transfert striatal de gènes impliqués dans la synthèse de la dopamine ;ii) protéger et stimuler les neurones dopaminergiques survivants dans la substance noire pars compacta des patients ;iii) corriger les déséquilibres de la boucle motrice engendrés par la baisse de stimulation dopaminergique du striatum ;iv) stimuler et recruter des progéniteurs cérébraux pour les faire se différencier en neurones dopaminergiques dans le striatum. Toutes ces approches thérapeutiques peuvent impliquer des transferts de gènes.<p>Les vecteurs dérivés des virus adéno-associés (rAAV) constituent des outils de choix pour le transfert de gènes dans les tissus cérébraux. Par ailleurs, de nombreuses applications nécessitent une régulation de l’expression du transgène. Nous disposons au laboratoire d’un vecteur rAAV inductible à la tétracycline (rAAV-TetON).<p>Nous décrivons dans ce travail :<p> i) le comportement du vecteur rAAV dérivé du sérotype 1 d’AAV utilisant la cassette d’expression TetON (rAAV2/1-TetON) comparé à celui du rAAV2/1 utilisant un promoteur constitutif pour l’expression du transgène (rAAV2/1-pCMV) dans le striatum et le mésencéphale (contenant la substance noire). A l’aide d’un vecteur rAAV2/1-TetON exprimant le GDNF, nous montrons que nous pouvons moduler le niveau d’expression du transgène dans le striatum par la dose d’inducteur administré aux animaux. Par ailleurs, nous montrons que le rAAV2/1-TetON présente dans le striatum une efficacité de transduction moindre que le rAAV2/1-pCMV mais qu’il présente un profil de biosécurité supérieur au rAAV2/1-pCMV car il limite fortement l’expression du transgène hors du striatum. De plus, le rAAV2/1-TetON n’entraîne pas de recrutement de lymphocytes T ni d’activation de la microglie dans le striatum. Lorsqu’il est injecté dans le mésencéphale, le vecteur rAAV2/1-TetON, contrairement au rAAV2/1-pCMV présente une expression préférentielle dans les neurones dopaminergiques de la SNpc et de l’aire tégmentale ventrale (VTA).<p>ii) le comportement des vecteurs rAAV2/1-pCMV et scAAV2/1-pCMV (vecteur « self-complémentaire » permettant une expression du transgène indépendamment de la synthèse du second brin du génome viral) dans la région neurogénique de la zone sous-ventriculaire (ZSV). Nous avons montré que les vecteurs rAAV2/1 infectent efficacement la ZSV et s’y expriment rapidement. Les vecteurs scAAV2/1 s’expriment plus rapidement dans la ZSV que les vecteurs rAAV2/1 (expression maximum à 24h et 48h, respectivement). De plus, les vecteurs rAAV2/1 présentent une efficacité de transfection importante pour les progéniteurs neuraux en prolifération (cellules C, transient amplifying progenitors) et les neuroblastes en migration (cellules A) mais pas pour les cellules souches neurales (cellules B). Nous observons, par ailleurs, que les rAAV2/1 induisent une baisse transitoire de la prolifération de la ZSV. Cet effet est indépendant de l’expression du génome et dépend donc probablement de la capside virale de nos vecteurs. De plus, cette baisse de prolifération n’induit pas d’apoptose. A long terme, nous observons des cellules exprimant le transgène dans la zone granulaire du bulbe olfactif, indiquant que la transduction des progéniteurs de la ZSV n’interfère pas avec leurs capacités de migration et de différenciation.<p>iii) l’efficacité de différents sérotypes de rAAV pour le transfert de gènes dans les cellules progénitrices neurales (NPC) in vitro. Nous avons montré que les rAAV peuvent transduire des NPC mais que l’efficacité spécifique des différents sérotypes testés varie en fonction de la région du cerveau fœtal et de l’espèce dont les NPC sont issues. Par ailleurs, les rAAV induisent une réduction drastique de la prolifération des cultures de NPC dépendante du sérotype de rAAV utilisé mais pas de l’origine fœtale des NPC ou de l’espèce dont elles sont issues.<p> / Doctorat en Sciences biomédicales et pharmaceutiques / info:eu-repo/semantics/nonPublished
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EFFICIENT CONFIDENCE SETS FOR DISEASE GENE LOCATIONS

Sinha, Ritwik 19 March 2007 (has links)
No description available.

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