Cuvillier Verlag

35 Jahre Kompetenz im wissenschaftlichen Publizieren
Internationaler Fachverlag für Wissenschaft und Wirtschaft

Cuvillier Verlag

De En Es
Data driven classification of host-plant response (virus-plant)

Printausgabe
EUR 34,93

E-Book
EUR 0,00

Download
PDF (1,4 MB)
Open Access CC BY 4.0

Data driven classification of host-plant response (virus-plant) (Band 44)

Steffen Pallarz (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (120 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (30 KB)

Im Angesicht unzähliger und stark veränderlicher Pathogene und Krankheitsbilder, die Nutzpflanzen auf der ganzen Welt betreffen, ist eine robuste und anpassungsfähige diagnostische Methode essential um Lebensmittelsicherheit und Samenqualität in einem globalisierten Markt zu garantieren. In dieser Arbeit werden innovative Techniken angewandt um hochgradig sensitive genetische Methoden mit schneller, robuster und einfach zu nutzender Bioinformatik zu verbinden. Es handelt sich um eine profilbasierte Klassifikationsmethode die in der Lage ist, viele Proben auf eine Vielzahl verschiedenster Pathogene gleichzeitig zu untersuchen und dabei kein tiefes Wissen über die zu Grunde liegenden, molekularen Hintergründe voraussetzt. Die komplexe Bioinformatik, die normalerweise mit einer NGS einhergeht, wird stark reduziert, was die Verwendung auf alltäglicher Hardware ermöglicht und dies auch für Personen die keinen Hintergrund in Bioinformatik haben. Diese Methode, die in der Lage ist, schnell genetische Proben auf eine Vielzahl von Krankheitsbildern und Pathogenen zu untersuchen, hat das Potential die diagnostische Landschaft grundlegend zu ändern.

ISBN-13 (Printausgabe) 9783736997318
ISBN-13 (E-Book) 9783736987319
Sprache Englisch
Seitenanzahl 124
Umschlagkaschierung matt
Auflage 1.
Buchreihe Berliner ökophysiologische und phytomedizinische Schriften
Band 44
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Berlin
Erscheinungsdatum 13.02.2018
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Informatik
Biologie
Biochemie, Molekularbiologie, Gentechnologie
Land- und Agrarwissenschaften
Schlagwörter Phytomedicine, NGS, Diagnostics, Alignment-Free, Bioinformatics, Host Response, RNA-Sequence