GLORIA — GEOMAR Library Ocean Research Information Access

1

Unbekannt

Burrowing macrozoobenthos as major determinant of bacteria in sediments (1991)

Reichardt, W. ; Piker, L. ; Heise, S. ; [weitere]

In: EPIC3Kieler Meeresforsch ,Sonderh. 8, pp. 86-91

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Publikationsdatum: 2019-07-17

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Integrated water vapor above Ny-Alesund, Spitsbergen: a multi-sensor intercomparison (2010)

Palm, M. ; Melsheimer, C. ; Noël, S. ; [weitere]

In: EPIC3Atmospheric Chemistry and Physics, 10, pp. 1215-1226

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3

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An analysis of the negative refractivity bias detected in GPS radio occultation data: Results from simulation studies, aerological soundings and CHAMP observations (2004)

Beyerle, G. ; König-Langlo, Gert ; Wickert, J. ; [weitere]

In: EPIC3First Joint GRACE/CHAMP Science Meeting, July 6-8, 2004 at the GeoForschungsZentrum Potsdam (GFZ), Germany.

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Observations and simulations of receiver-induced refractivity biases in GPS radio occultation (2006)

Beyerle, G. ; Schmidt, Thomas ; Wickert, J. ; [weitere]

In: EPIC3Journal of geophysical research-atmospheres, 111, D12101

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Refractivity biases in GNSS occultation data (2005)

Beyerle, G. ; Heise, S. ; Kaschenz, J. ; [weitere]

In: EPIC3Atmosphere and climate : studies by occultation methods / Ulrich Foelsche ..., ed. Berlin [u.a.] : Springer, pp. 37-43, ISBN: 3-540-34116-1

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Publikationsdatum: 2019-12-03

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An analysis of refractivity biases detected in GPS radio occultation data: Results from end-to-end simulation studies, aerological soundings and CHAMP satellite observations (2004)

Beyerle, G. ; Heise, S. ; Kaschenz, J. ; [weitere]

In: EPIC3OPAC-2, 13-17 September 2004, Graz, Austria.

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Publikationsdatum: 2019-12-03

Repository-Name: EPIC Alfred Wegener Institut

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7

Unbekannt

An effective framework for reconstructing gene regulatory networks from genetical genomics data (2013)

Flassig, R. J., Heise, S., Sundmacher, K., Klamt, S.

Oxford University Press

In: Bioinformatics

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Publikationsdatum: 2013-01-17

Beschreibung: Motivation: Systems Genetics approaches, in particular those relying on genetical genomics data, put forward a new paradigm of large-scale genome and network analysis. These methods use naturally occurring multi-factorial perturbations (e.g. polymorphisms) in properly controlled and screened genetic crosses to elucidate causal relationships in biological networks. However, although genetical genomics data contain rich information, a clear dissection of causes and effects as required for reconstructing gene regulatory networks is not easily possible. Results: We present a framework for reconstructing gene regulatory networks from genetical genomics data where genotype and phenotype correlation measures are used to derive an initial graph which is subsequently reduced by pruning strategies to minimize false positive predictions. Applied to realistic simulated genetic data from a recent DREAM challenge, we demonstrate that our approach is simple yet effective and outperforms more complex methods (including the best performer) with respect to (i) reconstruction quality (especially for small sample sizes) and (ii) applicability to large data sets due to relatively low computational costs. We also present reconstruction results from real genetical genomics data of yeast. Availability: A MATLAB implementation (script) of the reconstruction framework is available at www.mpi-magdeburg.mpg.de/projects/cna/etcdownloads.html Contact: klamt@mpi-magdeburg.mpg.de

Print ISSN: 1367-4803

Digitale ISSN: 1460-2059

Thema: Biologie , Informatik , Medizin

Publiziert von Oxford University Press

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