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  Linking multiple sclerosis genetic risk variants to gene expression data

Kurtoic, D. (2022). Linking multiple sclerosis genetic risk variants to gene expression data. PhD Thesis, Technische Universität München, München.

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Kurtoic Dunja.pdf (Any fulltext), 6MB
 
File Permalink:
-
Name:
Kurtoic Dunja.pdf
Description:
-
OA-Status:
Visibility:
Restricted (Max Planck Institute of Psychiatry, MMPS; )
MIME-Type / Checksum:
application/pdf
Technical Metadata:
Copyright Date:
-
Copyright Info:
-
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-

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 Creators:
Kurtoic, Dunja1, Author           
Affiliations:
1RG Statistical Genetics, Max Planck Institute of Psychiatry, Max Planck Society, ou_2040288              

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Free keywords: -
 Abstract: Research on multiple sclerosis still lacks more precise insights into genetically determined mechanisms of disease susceptibility. Here, it was found that mice that spontaneously develop EAE may provide a better model for studying genetics in MS susceptibility than the MOG-induced EAE model. The differential network approach in gene expression data from MS patients suggested a specific mechanism of MS-associated variant.
Übersetzte Kurzfassung:
In der Forschung zur Multiplen Sklerose fehlen noch immer genauere Erkenntnisse über genetisch bedingte Mechanismen der Krankheitsanfälligkeit. Hier wurde festgestellt, dass Mäuse, die spontan eine EAE entwickeln, ein besseres Modell für die Untersuchung der Genetik bei der MS-Anfälligkeit darstellen könnten, als das MOG-induzierte EAE-Modell. Der differenzielle Netzwerkansatz in Genexpressionsdaten von MS-Patienten, legte einen spezifischen Mechanismus einer MS-assoziierten Variante nahe.

Details

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Language(s): eng - English
 Dates: 2021-08-052022-07-01
 Publication Status: Issued
 Pages: 126
 Publishing info: München : Technische Universität München
 Table of Contents: -
 Rev. Type: -
 Identifiers: -
 Degree: PhD

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