@phdthesis{Weniger2007,
  author    = {Weniger, Markus},
  title     = {Genome Expression Pathway Analysis Tool - Analyse und Visualisierung von Microarray Genexpressionsdaten unter genomischen, proteomischen und metabolischen Gesichtspunkten},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-25392},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2007},
  abstract  = {Die Messung der Genexpression ist f{\"u}r viele Bereiche der Biologie und Medizin wichtig geworden und unterst{\"u}tzt Studien {\"u}ber Behandlung, Krankheiten und Entwicklungsstadien. Microarrays k{\"o}nnen verwendet werden, um die Expression von tausenden mRNA-Molek{\"u}len gleichzeitig zu messen und erm{\"o}glichen so einen Einblick und einen Vergleich der verschiedenen zellul{\"a}ren Bedingungen. Die Daten, die durch Microarray-Experimente gewonnen werden, sind hochdimensional und verrauscht, eine Interpretation der Daten ist deswegen nicht einfach. Obwohl Programme f{\"u}r die statistische Auswertung von Microarraydaten existieren, fehlt vielen eine Integration der Analyseergebnisse mit einer automatischen Interpretationsm{\"o}glichkeit. In dieser Arbeit wurde GEPAT, Genome Expression Pathway Analysis Tool, entwickelt, das eine Analyse der Genexpression unter dem Gesichtspunkten der Genomik, Proteomik und Metabolik erm{\"o}glicht. GEPAT integriert statistische Methoden zum Datenimport und -analyse mit biologischer Interpretation f{\"u}r Genmengen oder einzelne Gene, die auf dem Microarray gemessen werden. Verschiedene Typen von Oligonukleotid- und cDNAMicroarrays k{\"o}nnen importiert werden, unterschiedliche Normalisierungsmethoden k{\"o}nnen auf diese Daten angewandt werden, anschließend wird eine Datenannotation durchgef{\"u}hrt. Nach dem Import k{\"o}nnen mit GEPAT verschiedene statische Datenanalysemethoden wie hierarchisches, k-means und PCA-Clustern, ein auf einem linearen Modell basierender t-Test, oder ein Vergleich chromosomaler Profile durchgef{\"u}hrt werden. Die Ergebnisse der Analysen k{\"o}nnen auf H{\"a}ufungen biologischer Begriffe und Vorkommen in Stoffwechselwegen oder Interaktionsnetzwerken untersucht werden. Verschiedene biologische Datenbanken wurden integriert, um zu jeder Gensonde auf dem Array Informationen zur Verf{\"u}gung stellen zu k{\"o}nnen. GEPAT bietet keinen linearen Arbeitsablauf, sondern erlaubt die Benutzung von beliebigen Teilmengen von Genen oder biologischen Proben als Startpunkt einer neuen Analyse oder Interpretation. Dabei verl{\"a}sst es sich auf bew{\"a}hrte Datenanalyse-Pakete, bietet einen modularen Ansatz zur einfachen Erweiterung und kann auf einem verteilten Computernetzwerk installiert werden, um eine große Zahl an Benutzern zu unterst{\"u}tzen. Es ist unter der LGPL Open-Source Lizenz frei verf{\"u}gbar und kann unter http://gepat.sourceforge.net heruntergeladen werden.},
  subject      = {Microarray},
  language  = {de}
}