التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
An R workflow for the statistical analysis of lipidomics data ; Ein R-Workflow für die statistische Analyse von Lipidomics-Daten |
| المؤلفون: |
Schneider, Lisa |
| سنة النشر: |
2020 |
| المجموعة: |
Publikationsserver der Fachhochschule Campus Wien / University of Applied Sciences |
| مصطلحات موضوعية: |
Lipide, Lipidomics, Massenspektrometrie, Datennormalisierung, Datenimputation, Univariate Datenanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Hierarchisches Clustering, Klassifikation, Sparse partial least squares Diskriminanzanalyse, Fleisch, Rind, Fisch, Wild, Lipids, Mass spectrometry, Data normalization, Data imputation, Univariate data analysis, Principal component analysis, Hierarchical clustering, Classification, Sparse partial least squares discriminant analysis, Meat, Beef, Fish, Game |
| جغرافية الموضوع: |
Wien, FCW:LS:BI, vls-obvfcwoa-1303697 |
| الوصف: |
Lipidomics bezeichnet ein Subfeld von Metabolomics, das sich mit der Charakterisierung der Lipide einer Probe befasst. Flüssig-Chromatographie gekoppelte Massenspekrtometrie hat das Potential, abhängig vom Design des Experiments und dem verwendeten Gerät, hunderte Lipide zu identifizieren und zu quantifizieren. Die relativen Konzentrationen der Lipide in einer Probe können dabei mehrere Größenordnungen umfassen. Die Anzahl der Proben ist andererseits häufig klein, da Lipidomics-Experimente oft als Ergänzung für weitere Forschung durchgeführt werden. Um valide Schlüsse aus diesen hochdimensionalen Daten zu ziehen, sind reproduzierbare Methoden der statistischen Analyse notwendig. Die tatistische Programmiersprache R bietet viele Methoden für hochdimensionale Daten und auch einige Pakete speziell für die Analyse von Lipidomics-Daten. In dieser Arbeit wurde ein Workflow für die statistische Analyse von Lipidomics Daten mit R programmiert. Mit einer Kombination von unüberwachtem Lernen und Klassifikation mit überwachtem Lernen, konnten wesentliche Unterschiede in den Lipidzusammensetzungen von Rindfleisch, Wild und Fisch gezeigt werden. ; Lipidomics is a subfield of metabolomics, aiming at characterizing the lipids within a sample. Depending on the experimental design and the used instrument, lipid chromatography coupled mass spectrometry based lipidomics has the potential of identifying and quantifying hundreds of lipids, with abundances spanning several orders of magnitude. The sample size on the other hand is often relatively small, as lipidomics experiments are often performed to complement further research. To draw meaningful conclusions from this high dimensional data, means of reproducible data analysis are necessary. The statistical programming language R offers a variety of methods specialized on high dimensional data and even some packages for lipidomics data analysis. In this thesis R was used to implement a workflow for the statistical analysis of lipidomics data. By applying a combination of ... |
| نوع الوثيقة: |
master thesis |
| وصف الملف: |
62 Blatt; text/html |
| اللغة: |
English |
| العلاقة: |
vignette : https://pub.fh-campuswien.ac.at/titlepage/urn/urn:nbn:at:at-fhcw:1-26880/128Test; urn:nbn:at:at-fhcw:1-26880; https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-fhcw:1-26880Test; local:99145729539503331; system:AC16083340 |
| الإتاحة: |
https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-fhcw:1-26880Test |
| رقم الانضمام: |
edsbas.F4C55611 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
