TY  - THES
A1  - Sin, Celine
T1  - Post-transcriptional control of gene expression
T1  - Post-Transkription Steuerung der Genexpression
N2  - Gene expression describes the process of making functional gene products (e.g. proteins or special RNAs) from instructions encoded in the genetic information (e.g. DNA).  This process is heavily regulated, allowing cells to produce the appropriate gene products necessary for cell survival, adapting production as necessary for different cell environments.  Gene expression is subject to regulation at several levels, including transcription, mRNA degradation, translation and protein degradation.  When intact, this system maintains cell homeostasis, keeping the cell alive and adaptable to different environments.  Malfunction in the system can result in disease states and cell death.  In this dissertation, we explore several aspects of gene expression control by analyzing data from biological experiments.  Most of the work following uses a common mathematical model framework based on Markov chain models to test hypotheses, predict system dynamics or elucidate network topology.  Our work lies in the intersection between mathematics and biology and showcases the power of statistical data analysis and math modeling for validation and discovery of biological phenomena.
N2  - Das „zentrale Dogma der Molekularbiologie“ besagt, dass der Fluss genetischer Information mit der DNS startet, die dann auf die RNS kopiert und in Proteine übersetzt wird (Crick 1970). Dieses System der Informationsübertragung bietet zwei natürliche Eingriffspunkte, an denen Genausprägungen manipuliert werden können -- entweder auf dem Level der mRNS (z.B. durch Kontrolle der Transkriptions- oder mRNS- Degradationsprozesse) oder auf dem Level des Proteins (z.B. durch Kontrolle der Translations- oder Proteindegradationsprozesse). An jedem Eingriffspunkt sind eine Vielzahl unterschiedlicher Prozesse zeitgleich aktiv, um die Konzentrationen von mRNS und Proteinen präzise einzustellen. All diese Prozesse tragen dazu bei, die Zelle intern im stationäzen Zustand zu halten, denn eine Fehlfunktion im System kann zu Krankheitszuständen oder zum Zelltot führen. In dieser Arbeit untersuchen wir verschiedene Aspekte der Kontrolle der Genausprägungs, indem wir Daten biologischer Experimente analysieren. Unsere Arbeit liegt hierbei zwischen den Bereichen der mathematischer Modellierung und der Biologie und zeigt den immensen Nutzen von statistischen Analysemethoden und mathematischer Modellbildung zur Validierung und Neuentdeckung biologischer Phänomene auf.
KW  - mRNA degradation
KW  - protein degradation
KW  - gene expression control
KW  - mathematical modeling
KW  - stochastic modeling
KW  - data analysis and statistics
KW  - next generation sequencing (NGS)
KW  - ribosome
KW  - Datenanalyse und Statistik
KW  - Regulierung der Genexpression
KW  - mRNA Degradierung
KW  - mathematisches Modellierung
KW  - Proteindegradierung
KW  - Ribosom
KW  - stochastische Modellierung
Y1  - 2017
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-102469
ER  -