The rather generic title of this Thesis is due to the fact that several aspects of biological phenomena have been investigated. Most of this work was addressed at the investigation of the limitations of one of the essential tools for analyzing gene expression data: cluster analysis. With several hundred of clustering methods in existence, there is clearly no shortage of clustering algorithms but, at the same time, satisfactory answers to some basic questions are still to come. In particular, we present a novel algorithm for the clustering of static data and a new strategy for the clustering of short-length time-course data. Finally, we analyzed data coming from Cap Analysis Gene Expression, a relatively new technology useful for the genome-wide promoter analysis and still mostly unexplored.

Il titolo piuttosto generico di questa tesi è dovuto al fatto che sono stati indagati diversi aspetti di fenomeni biologici. La maggior parte di questo lavoro è stato rivolto alla ricerca dei limiti di uno degli strumenti essenziali per l'analisi di dati di espressione genica: l'analisi dei gruppi. Esistendo diverse centinaia di metodi di raggruppamento, chiaramente non c'è carenza di algoritmi di analisi dei gruppi, ma, allo stesso tempo, alcuni quesiti fondamentali non hanno ancora ricevuto risposte soddisfacenti. In particolare, presentiamo un nuovo algoritmo di analisi dei gruppi per dati statici ed una nuova strategia per il raggruppamento di dati temporali di breve lunghezza. Infine, abbiamo analizzato dati provenienti da una tecnologia relativamente nuova, chiamata Cap Analysis Gene Expression, utile per l'analisi dei promotori su tutto il genoma e ancora in gran parte inesplorata.

Three topics in omics research / Tellaroli, Paola. - (2015 Jan).

Three topics in omics research

Tellaroli, Paola
2015-01

Abstract

The rather generic title of this Thesis is due to the fact that several aspects of biological phenomena have been investigated. Most of this work was addressed at the investigation of the limitations of one of the essential tools for analyzing gene expression data: cluster analysis. With several hundred of clustering methods in existence, there is clearly no shortage of clustering algorithms but, at the same time, satisfactory answers to some basic questions are still to come. In particular, we present a novel algorithm for the clustering of static data and a new strategy for the clustering of short-length time-course data. Finally, we analyzed data coming from Cap Analysis Gene Expression, a relatively new technology useful for the genome-wide promoter analysis and still mostly unexplored.
Il titolo piuttosto generico di questa tesi è dovuto al fatto che sono stati indagati diversi aspetti di fenomeni biologici. La maggior parte di questo lavoro è stato rivolto alla ricerca dei limiti di uno degli strumenti essenziali per l'analisi di dati di espressione genica: l'analisi dei gruppi. Esistendo diverse centinaia di metodi di raggruppamento, chiaramente non c'è carenza di algoritmi di analisi dei gruppi, ma, allo stesso tempo, alcuni quesiti fondamentali non hanno ancora ricevuto risposte soddisfacenti. In particolare, presentiamo un nuovo algoritmo di analisi dei gruppi per dati statici ed una nuova strategia per il raggruppamento di dati temporali di breve lunghezza. Infine, abbiamo analizzato dati provenienti da una tecnologia relativamente nuova, chiamata Cap Analysis Gene Expression, utile per l'analisi dei promotori su tutto il genoma e ancora in gran parte inesplorata.
omics, cluster analysis, CAGE, time-course data
Three topics in omics research / Tellaroli, Paola. - (2015 Jan).
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