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Die Genomforscher und Mediziner arbeiten heutzutage nicht nur an einzelnen Krankheitsbildern, sondern an krankheitsübergreifenden Mechanismen. Daher werden und wurden Hochdurchsatzverfahren entwickelt, mit deren Hilfe in kurzer Zeit sehr viele Analysen möglich sind. Diese Verfahren erzeugen mit jedem Experiment eine sehr große Datenmenge. Die Menge der Daten ist dabei exponentiell ansteigend. Die Übersetzung dieser Daten in auswertbare Informationen ist die Aufgabe der Bioinformatik, welche in diesem Zusammenhang immer mehr an Bedeutung gewinnt. Damit die Daten ausgewertet werden können müssen diese in einer sinnvollen Art und Weise in einer Datenbank hinterlegt werden. Diese Arbeit beschäftigt sich mit einem völlig neuartigen Konzept der vergleichenden Transkriptomik. Es konnte hier eine einheitliche Speicherung der Experiment- und Annotationsdaten verschiedener Hochdurchsatzverfahren realisiert werden. Durch die geschickte Informationsspeicherung in Tabellen dieser Datenbank wird es einmal möglich sein, die Daten von verschiedenen Hochdurchsatzverfahren untereinander zu vergleichen.

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Daniel Butze, 1980 in Berlin geboren und aufgewachsen. Nach erfolgreicher Ausbildung zum Versicherungskaufmann nahm er 2007 sein Studium im Bereich Biosystemtechnik/Bioinformatik an der Technischen Hochschule Wildau auf, wo er 2010 den Titel Bachelor of Science erworben hat. Derzeit befindet er sich im Masterstudium.

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