Investigating possibilities to predict milk phenotypes in Holstein Friesian cows based on a more complex model of the genotype-phenotype map

Nina Melzer

doi:10.18453/rosdok_id00001443

Nina Melzer

Investigating possibilities to predict milk phenotypes in Holstein Friesian cows based on a more complex model of the genotype-phenotype map

Universität Rostock, 2014

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00001443

Abstract: In der Rinderzucht ist die Vorhersage von genetischen Werten beruhend auf Genotyp- und Phänotypinformationen von zentraler Bedeutung. Die Arbeit untersucht, ob diese verbessert werden kann, wenn zusätzlich das Metabolom betrachtet wird. Die Daten der drei Ebenen wurden (a) mittels systembiologischen Ansatzes simuliert und (b) experimentell (~1300 Kühe) erhoben. Für die Datenauswertung wurde ein integrativ bioinformatischer Ansatz entwickelt. Das Metabolom erlaubt tiefergehende Untersuchungen der Beziehung zwischen den Ebenen, deren Nutzung wiederum zu einer verbesserten Vorhersage führen kann.

Dissertation Freier Zugang

Titel:

Investigating possibilities to predict milk phenotypes in Holstein Friesian cows based on a more complex model of the genotype-phenotype map

Weitere Titel:

Untersuchung von Möglichkeiten zur Vorhersage von Milchmerkmalen von Holstein Friesian Kühen basierend auf einem komplexeren Modell der Genotyp-Phänotyp-Abbildung [übersetzt]

Beteiligte Personen:

Nina Melzer[VerfasserIn]
	1062851285
Olaf Wolkenhauer , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	133515931
	Universität Rostock, Lehrstuhl für Systembiologie und Bioinformatik, Institut für Informatik und Elektrotechnik
Dirk Repsilber , Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	Leibniz-Institut für Nutztierbiologie, Institut für Genetik und Biometrie, Abteilung Bioinformatik und Biomathematik
Thomas Martinetz , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	Universität zu Lübeck, Sektion Informatik / Technik, Institut für Neuro- und Bioinformatik

Beteiligte Körperschaften:

Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution]
	10085032-7

Zusammenfassung:

The prediction of genetic values based on genomic and phenotypic information plays an important role in dairy cattle breeding. This thesis investigates if an improved prediction can be obtained when in addition the metabolome is considered. Data for the three system-levels were (a) simulated using a systems biology approach and (b) experimentally collected (~1300 cows). An integrative bioinformatics approach for data analysis was developed. Concluding, the metabolome provides a deeper insight into the relationships between different levels, whose exploitation can lead to improved prediction. [Englisch]

In der Rinderzucht ist die Vorhersage von genetischen Werten beruhend auf Genotyp- und Phänotypinformationen von zentraler Bedeutung. Die Arbeit untersucht, ob diese verbessert werden kann, wenn zusätzlich das Metabolom betrachtet wird. Die Daten der drei Ebenen wurden (a) mittels systembiologischen Ansatzes simuliert und (b) experimentell (~1300 Kühe) erhoben. Für die Datenauswertung wurde ein integrativ bioinformatischer Ansatz entwickelt. Das Metabolom erlaubt tiefergehende Untersuchungen der Beziehung zwischen den Ebenen, deren Nutzung wiederum zu einer verbesserten Vorhersage führen kann. [Deutsch]

Dokumenttyp:

Dissertation

Einrichtung:

Fakultät für Informatik und Elektrotechnik

Sprache:

Englisch

Sachgruppe der DNB:

000 Allgemeines, Wissenschaft

570 Biowissenschaften, Biologie

Veröffentlichung /
Entstehung:

Rostock: Universität Rostock

2014