Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

The last three decades have seen a rapidly increasing number of applications where model predictive control (MPC) led to better control performance than more traditional approaches. This thesis aims at lowering the practical burden of applying fast MPC algorithms in the real-world. To this aim, it contributes two software packages, which are released as open-source code in order to stimulate their widespread use. Both packages implement previously published methods but enrich them with a number of new theoretical and algorithmic ideas. The first part of this thesis focusses on efficiently solving quadratic programs (QPs) as arising in linear MPC problems. To this end, it reviews the author's previous work on developing an online active set strategy to exploit the parametric nature of these QPs. This strategy is extended with ideas for initialising the solution procedure and treating QPs with semi-definite Hessian matrices. The software package qpOASES implements the online active set strategy and its extensions together with a number of tailored solution variants for special QP formulations. It offers interfaces to third-party software like Matlab/Simulink and has been successfully used in a number of academic real-world MPC applications. Moreover, two industrial applications of qpOASES--dealing with emission control of integral gas engines and feasibility management for MPC in the process industry--are described. These industrial case studies also led to further theoretical ideas, namely the use of MPC with an asymmetric cost function and a novel method for handling infeasible QPs based on the online active set strategy. The second part addresses nonlinear MPC problems and presents the ACADO Toolkit, a new software environment and algorithm collection for automatic control and dynamic optimisation. It has been designed for setting-up nonlinear optimal control and MPC problems in a user-friendly way and solving them efficiently. In particular, the ACADO Toolkit implements two algorithmic variants of the real-time iteration scheme: a Gauss-Newton approach for nonlinear MPC formulations involving a tracking objective function as well as an exact Hessian approach for tackling time-optimal formulations. The underlying QP subproblems are solved by means of the online active set strategy. The ACADO Toolkit features an intuitive symbolic syntax for formulating MPC problems, which offers a couple of advantageous possibilities. Most importantly, it allows the user to automatically generate optimised, highly efficient C code that is tailored to each respective MPC problem formulation. Numerical results show that the exported code exhibits a promising computational performance allowing application of nonlinear MPC to non-trivial processes at kilohertz sampling rates.

621.3 <043> --- 621.3 <043> Electrical engineering--Dissertaties --- Electrical engineering--Dissertaties --- Theses

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Gedurende de laatste 10 jaar zijn microroosters ge¨evolueerd tot een gevestigde techniek voor het meten van gen expressie, voor duizenden genen in parallel. Oorspronkelijk werden microrooster experimenten opgezet als kleinschalige experimenten, bestaande uit een gelimiteerd aantal hybridizaties. Tegenwoordig verschuift de aanpak van microrooster experimenten meer en meer naar grootschalige compendium experimenten, waarbij honderden stalen gehybridiseerd worden en die informatie verschaffen over gen expressie in verschillende ontwikkelingsstadia, onder bepaalde omgevingsinvloeden, of van verschillende mutanten. Dit doctoraat kadert binnen het CAGE project, een Europees demonstratie project, dat streefde naar het samenstellen van een atlas van gen expressie van de plant Arabidopsis thaliana gedurende zijn groei cyclus en onder een reeks van stress condities. Als microrooster platform werd gekozen voor de Complete Transcriptome MicroArray of CATMA microrooster. De capaciteiten van dit platform waren nog niet bewezen en daarom werd er een experiment opgezet dat toeliet om de CATMA array te toetsen aan twee gevestigde microrooster platformen. Verschillende aspecten van de platformen werden vergeleken in dt werk en de resultaten van de CATMA array bleken veelbelovend te zijn. De voornaamste bijdrage van dit doctoraat aan het CAGE project was het normaliseren van de microrooster data. Binnen het CAGE project, werd voor de data uitwisseling en bewaring geopteerd voor het MAGE-ML formaat. Dit garandeert de goede annotatie van de CAGE experimenten, zodat het project voldoet aan de MIAME vereisten. Om de data uitwisseling in MAGE-ML formaat te vereenvoudigen, hebben we een software pakket RMAGEML gebouwd, dat toelaat om data opgeslagen in MAGE-ML formaat te importeren in de statistische omgeving van R en om verwerkte data toe te voegen aan de oorspronkelijke MAGE-ML le. Dit pakket maakt nu deel uit van de Bioconductor pakketten. Dit RMAGEML pakket is een belangrijk onderdeel van een data verwerkings pijplijn, die hier ontwikkeld werd voor een automatische normalisatie en kwaliteitscontrole van de CAGE data. Met deze data verwerkings pijplijn, werd een aanzienlijke data set van meer dan 2.000 hybridizaties klaargemaakt voor verdere analyse. Ten slotte tonen we in een mooi voorbeeld de verbetering die een goed gekozen experimenteel design kan brengen. Array CGH is een microrooster, ontwikkeld voor het detecteren van chromosomale afwijkingen. Dit doctoraat toont een analyse tool voor de analyse van array CGH loop designs, waarbij drie pati¨enten in een loop design vergeleken worden, wat een signicante verbetering is ten opzichte van de klassieke twee-aan-twee vergelijkingen. Since the mid-1990s microarrays have become a well-established technology to measure when, where, and to what extent a gene is expressed, on a genomewide scale. Whereas early experiments included only a few hybridizations, the tendency is now growing towards large compendium projects producing hundreds of samples and providing information on the gene expression at different developmental stages, under different environmental conditions or of different mutants. This Ph.D. has been carried out within the framework of the CAGE project, a European demonstration project that aimed at composing an atlas of gene expression of Arabidopsis thaliana throughout its life cycle and under a variety of stress conditions. As a microarray platform, the Complete Transcriptome MicroArray or CATMA array was developed within this project. Its utility had not yet been proven and, therefore, a dedicated experiment was set up to benchmark the CATMA array against two well-established platforms. Different aspects of the platforms are compared in this thesis and the results for the CATMA array are promising. The main contribution of this Ph.D. to the CAGE project is the preprocessing of the microarray data. Within the CAGE project, microarray data exchange and storage was done in MAGE-ML format, so that CAGE is a well-annotated, MIAME-compliant compendium. To facilitate data exchange in MAGE-ML format, a software package RMAGEML is presented, enabling to import MAGE-ML les in the statistical environment R and to update the MAGE-ML les with preprocessed values. The package is now part of the Bioconductor package, which is a major open source tool for the statistical analysis of microarray data. Using this RMAGEML package, a data preprocessing pipeline is developed for an automated preprocessing and quality assessment of the CAGE data. With this high-throughput data preprocessing pipeline, a sizable set of more than 2,000 hybridizations is preprocessed, ready for an in-depth analysis. To conclude, a nice example shows the improvement a well-chosen experimental design can bring. ArrayCGH is a microarray technology that can be used to detect aberrations in the ploidy of DNA segments in the genome of patients with congenital anomalies. In this Ph.D., I present a tool to analyze arrayCGH loop designs in which three patients are placed in a loop design, which is advantageous over the classical dye-swap approach.

Academic collection --- 681.3*J3 <043> --- 519.23 <043> --- Life and medical sciences (Computer applications)--Dissertaties --- Statistical analysis. Inference methods--Dissertaties --- Theses --- 681.3*J3 <043> Life and medical sciences (Computer applications)--Dissertaties

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

Het doctoraatsonderzoek is van toepassing op mechatronische machines waarvan de dynamica deterministisch afhankelijk is van de werkingstoestand van de machine, zoals b.v. een veranderende geometrie. Hoge performantie wordt bekomen door de variaties in dynamisch gedrag in rekening te brengen in de regelaar. Robuuste Lineaire-Tijds-Invariante (LTI) regel technieken beschouwen de variaties in dynamisch gedrag als onzekerheid met lage performantie van de gesloten lus als gevolg. De performantie van het gesloten-lus systeem verbetert als de coefficiënten van de regelaar expliciet afhankelijk zijn van de variërende model parameter(s); dit wordt gedaan in gain-scheduling (GS) regeling. In traditionele GS regeling wordt een interpolatie gemaakt tussen een set LTI regelaars die ontworpen zijn voor verschillende lokale werkingstoestanden van de machine. Deze thesis stelt een techniek voor om op een systematische manier een traditionele GS regelaar te ontwerpen. Ten eerste is een betrouwbare techniek ontwikkeld om tussen LTI modellen te interpoleren, die gebruikt kan worden om een LPV model te bekomen door tussen LTI systeemmodellen te interpoleren of om een GS regelaar te bekomen door tussen LTI regelaars te interpoleren. Ten tweede is de regeling bestudeerd van 7 verschillende machines met parameterafhankelijke dynamica door systematisch gebruik te maken van de interpolatie techniek. Twee opstellingen zijn in detail bestudeerd (modellering, performantie specificatie, regeling, stabiliteits analyse, simulatie, testen): een industriële pick-and-place machine en een aandrijflijn van zware transport voertuigen. Dit onderzoek besluit dat vele systemen met parameter afhankelijke dynamica geregeld door een traditionele GS regelaar stabiel en performant blijven voor alle realistische parameter variaties. This thesis discusses motion control of mechatronic systems with parameter-dependent dynamics. High performance motion control is obtained by taking into account variations in dynamic behaviour. Robust Linear-Time-Invariant (LTI) control techniques consider variations of the dynamic behaviour of a system as uncertainty and yield low performance. The performance of the controlled system improves if the controller coefficients explicitly depend on the variation of the parameter, which is done in gain-scheduling (GS) control. In traditional GS control an interpolation is made between a set of LTI controllers designed to control the system around different fixed values of the varying parameter. This thesis presents a systematic traditional GS control approach. Firstly, a LTI model interpolation technique (and corresponding tool) is developed that can be used to estimate a LPV model by interpolating local LTI plants, or to calculate GS controllers by interpolating local LTI controllers. The technique interpolates between the poles, zeros and gain of the local LTI models. Secondly, the control design of 7 different machines with parameter-dependent dynamic behaviour has been considered, by systematically making use of the derived interpolation technique. For 2 setups, an industrial pick-and-place machine and a drive-line of an off-road vehicle, the complete control design is investigated in depth, including modelling, control structure design, performance weight selection, GS control synthesis, control system analysis, simulation and experimental testing. It can be concluded that the stability and performance of many parameter-dependent mechatronic systems controlled by a traditional GS controller is preserved for all realistic parameter variations. Furthermore, the developed interpolation technique has been used to generate accurate parameter-dependent models/controllers for all investigated systems. Door de groeiende concurrentie op de internationale markten is er een vraag naar snellere werktuigmachines die de bewerkingstijd kunnen verminderen, waarbij de nauwkeurigheid van bewerken bewaard moet blijven of verbeteren. De hoge versnellingen in deze machines exciteren de machinestructuur tot hoge frequenties, zodat de trillingsmodes van de structuur geëxciteerd worden. Deze structurele trillingen moeten gedempt worden als nauwkeurig volggedrag vereist is. Een bijkomend probleem is dat het dynamisch gedrag van de machine afhankelijk kan zijn van de werkingstoestand van de machine, zoals b.v. een veranderende geometrie. Dit doctoraat onderzoekt de positieregeling en trillingsonderdrukking van mechatronische machines waarvan de dynamica deterministisch afhankelijk is van één parameter die de werkingstoestand van de machine beschrijft. Hoge performantie wordt bekomen door de variaties in dynamisch gedrag in rekening te brengen in de regelaar. Robuuste Lineaire-Tijds-Invariante (LTI) regel technieken beschouwen de variaties in dynamisch gedrag als onzekerheid met lage performantie van de gesloten lus als gevolg. De performantie van het gesloten lus systeem verbetert als de coëfficiënten van de regelaar expliciet afhankelijk zijn van de variërende model parameter; dit wordt gedaan in gain-scheduling (GS) regeling. In traditionele GS regeling wordt een interpolatie gemaakt tussen een set lokale LTI regelaars die ontworpen zijn voor verschillende lokale werkingstoestanden van de machine. Deze thesis stelt een techniek voor om op een systematische manier een traditionele GS regelaar te ontwerpen. De aanpak is tweeledig. Ten eerste is een betrouwbare techniek ontwikkeld om tussen lokale LTI modellen te interpoleren, die gebruikt kan worden om enerzijds een Lineair-Parameter-Variërend (LPV) model te berekenen door tussen lokale LTI systeemmodellen te interpoleren of anderzijds om een GS regelaar te berekenen door tussen lokale LTI regelaars te interpoleren. De belangrijkste verdienste van deze techniek is dat ze toelaat om nauwkeurige en goed geconditioneerde parameter afhankelijke modellen te schatten met een eenvoudige parameter afhankelijkheid. Ten tweede is de regeling bestudeerd van 7 verschillende machines met parameterafhankelijke dynamica door systematisch gebruik te maken van de interpolatie techniek. Twee opstellingen zijn in detail bestudeerd (modellering, performantie specificatie, regeling, analyse van de stabiliteit, simulatie, testen): (1) een industriële pick-and-place machine en (2) een aandrijflijn van zware transport voertuigen. Deze studie leert dat vele mechatronische systemen met parameter afhankelijke dynamica geregeld door een traditionele GS regelaar stabiel en performant blijven voor alle mogelijke realistische parameter variaties. This thesis discusses motion control of mechatronic systems of which the dynamic behaviour depends on the value of one external parameter, which represents the varying operating condition of the system. High performance motion control is obtained by taking into account variations in dynamic behaviour. Robust Linear-Time-Invariant (LTI) control techniques consider variations of the dynamic behaviour of a system as uncertainty and yield low performance. The performance of the controlled system improves if the controller coefficients explicitly depend on the variation of the parameter, which is done in gain-scheduling (GS) control. In traditional GS control an interpolation is made between a set of LTI controllers designed to control the system around different fixed values of the varying parameter. This thesis presents a systematic traditional GS control approach. Firstly, a LTI model interpolation technique (and corresponding tool) is developed that can be used to estimate a Linear-Parameter-Varying (LPV) model by interpolating local LTI plants, or to calculate GS controllers by interpolating local LTI controllers. The technique interpolates between the poles, zeros and gain of the local LTI models. Secondly, the control design of 7 different machines with parameter-dependent dynamic behaviour has been considered, by systematically making use of the derived interpolation technique. For 2 setups, an industrial pick-and-place machine and a drive-line of an off-road vehicle, the complete control design is investigated in depth, including modelling, control structure design, performance weight selection, GS control synthesis, control system analysis, simulation and experimental testing. It can be concluded that the stability and performance of many parameter-dependent mechatronic systems controlled by a traditional GS controller are preserved for all realistic parameter variations.

Academic collection --- 621 <043> --- 681.5 <043> --- Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery--Dissertaties --- Automatic control engineering. Control systems, techniques, equipment. Cybernetic and automation technology--Dissertaties --- Theses --- 681.5 <043> Automatic control engineering. Control systems, techniques, equipment. Cybernetic and automation technology--Dissertaties --- 621 <043> Mechanical engineering in general. Nuclear technology. Electrical engineering. Machinery--Dissertaties

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

At present, the electronics industry is by far the most evolving manufacturing industry in the world. Electronics play an important role in the transformation of our society, e.g. in telecommunication systems, consumer electronics, automotive, biomedical applications, and for military purposes. And this evolution has certainly not reached the end yet, as there is still an increasing demand for mobility, ubiquitous connectivity and access to information, any time and anywhere. To cope with the need for more complex integrated systems with many different functionalities, the semiconductor industry has worked and is still working very hard on the development of new smaller technologies to increase the manufacturing capabilities of consumer products. But besides the technology innovations, the design of these complex integrated systems is also a crucial part in microelectronics. Therefore, EDA tools were developed to assist the design engineers in their race to meet the short time-to-market requirements. For digital design, many commercially available EDA tools exist to aid the digital designer to build huge systems. But for analog design, the available tools are limited to basic analog cells, like opamps. Because of the lack of support by EDA tools to design large analog systems, the small typically analog part of complex SoCs consumes a huge amount of the design time of a complete chip. There is a need for next-generation CAD programs that can handle the design complexity of large analog systems. In this work, a new design automation methodology was developed for the hierarchical synthesis of complex analog integrated systems. The contributions made in this research serve as an inspiration for the development of the next-generation analog CAD tools. The methodology developed in this work is the hierarchical multi-objective bottom-up (MOBU) synthesis methodology. The methodology explores the design space as well as the performance space at the same time, and generates Pareto-optimal performance trade-offs at all levels of abstraction for complex analog and mixed-signal systems. The performance trade-offs are generated in a hierarchical bottom-up fashion using simulation data of external simulators at all levels of abstraction. As a result, the generated system-level Pareto-optimal trade-offs can be used to compare the performance capabilities of different architectures, and every generated system-level design contains all transistor-level design information of the complete system. As an extension to the MOBU methodology, an architectural exploration methodology (MOBU II) was also developed. With this methodology it is possible to compare the influence of incorporating different topologies for the same building block on the performance characteristics of the complete system. Thus, for each building block of the system, multiple topologies can be defined and the optimizer can use and combine all of them to generate the system-level Pareto-optimal designs. De consumentenmarkt vertoont sinds enkele jaren een overduidelijke trend naar allerlei toestellen die digitale elektronica bevatten (TV, DVD, GSM, ...). De voornaamste reden voor deze trend is dat, door het gebruik van digitale elektronica, de verwerking en opslag van gegevens veel efficiënter kan gebeuren. Om het ontwerp van deze systemen te versnellen zijn er reeds tal van computerprogramma's ontworpen die het merendeel van de digitale ontwerptaken automatiseren. De reële wereld bestaat echter niet uit digitale maar uit analoge signalen zoals licht (beeld), geluid, radiogolven, temperatuur, enz. Daarom is er naast het digitale deel van een elektronische chip steeds een klein analoog deel nodig dat de analoge signalen omzet naar digitale signalen aan de ingang, en omgekeerd aan de uitgang van de chip. Het ontwerp van deze analoge elektronische schakelingen vereist een grondig inzicht in de fysische werking van hun componenten en hun interacties. Daarom is het niet zo voor de hand liggend om de ontwerpstrategie van analoge systemen te formuleren in een vorm die kan verwerkt worden door een computer. Bijgevolg is het aanbod van computerprogramma's om deze analoge systemen automatisch te ontwerpen nog veel kleiner in vergelijking met het aanbod van ontwerpprogramma's voor digitale systemen. De toenemende complexiteit van de elektronische systemen en de steeds kleiner wordende chipoppervlakken heeft als gevolg dat het kleine analoge deel van een complete chip toch de meeste ontwerptijd vraagt. Daarom is er een grote nood aan computerprogramma's waarmee het ontwerp van analoge chips kan geautomatiseerd worden. Op dit ogenblik is er een beperkt aanbod van analoge ontwerpsoftware voor elementaire basisschakelingen. Voor het ontwerp van volledige analoge systemen is de ontwerper nog steeds voornamelijk aangewezen op zijn eigen manuele ontwerpervaring. Er is nood aan een volgende generatie computerprogramma's die het ontwerp van volledige analoge systemen kunnen automatiseren. Binnen dit onderzoek werd een nieuwe strategie ontwikkeld die het mogelijk maakt om volledige analoge systemen automatisch te optimaliseren. De ontwikkelde methodologie laat toe om op een efficiënte manier een volledige verzameling van optimale systeemontwerpen te genereren die van elkaar verschillen door optimale eigenschappen met elkaar uit te wisselen (i.e. ze liggen op een curve die een trade-off vormt tussen de verschillende eigenschappen van het systeem). Deze verzameling van mogelijke systeemontwerpen kunnen gegenereerd worden onafhankelijk van de specificaties van een toepassing, dus ze zijn ideaal om verschillende systeemarchitecturen te vergelijken vooraleer ze te gebruiken. Bovendien worden de ontwerpen zodanig gegenereerd dat ze alle informatie bevatten om het volledige systeem te ontwerpen. Bijgevolg kan de ontwerper de trade-offs gebruiken om een bepaald ontwerp te kiezen dat voldoet aan de kwaliteitsvoorwaarden van een bepaalde toepassing, en daardoor zijn tegelijk ook alle nodige onderliggende schakelingen en hun bijhorende ontwerpparameters gekend om het volledige systeem te implementeren. Dit betekent een enorme tijdswinst na het eenmalig genereren van de verzameling van optimale ontwerpen van een volledig systeem.

Academic collection --- 621.3.049.77 <043> --- Microelectronics. Integrated circuits--Dissertaties --- Theses --- 621.3.049.77 <043> Microelectronics. Integrated circuits--Dissertaties

Choose an application

• Reference Manager
• EndNote
• RefWorks (Direct export to RefWorks)

In de laatste tien jaar evolueerde microarray technologie pijlsnel van een nieuwe experimentele techniek tot een veel gebruikte technologie voor de studie van genexpressie. De eerste microarray experimenten waren kleinschalig en bevatten slechts enkele te onderzoeken stalen. Nu echter is het tijdperk van grootschalige microarray data productie aangebroken en huidige datasets bevatten honderden tot duizenden stalen. Het hoofdproject in dit doctoraat was de verwerking van microarray gegevens gegenereerd door het Europees demonstratieproject, CAGE. CAGE heeft als doel het bouwen van een grootschalig compendium van genexpressie gegevens voor Arabidopsis thaliana. De transitie naar grootschalige productie van microarray gegevens, bracht nieuwe uitdagingen mee in de bioinformatica. Nieuwe software is nodig om de gegevens op een efficiente wijze uit te wisselen, te verwerken en te analyseren. Deze uitdagingen werden in dit doctoraat uitgewerkt en CAGE vormde het ultieme project dat deze ontwikkelingen mogelijk maakte. CAGE produceert goed geannoteerde microarray gegevens, dewelke opgeslaan worden in het recentelijk ontwikkelde MAGE-ML formaat. Bij de start van het project was er geen software beschikbaar om MAGE-ML data te integreren in een data analyse omgeving. Hiervoor ontwikkelden we het RMAGEML softwarepakket, dat het MAGE-ML formaat integreert in de statistische programmeeromgeving, R. Het RMAGEML softwarepakket is nu onderdeel van Bioconductor, een populair open source project voor de analyse van genomische data in R. CAGE genereert microarray gegevens op een grootschalige wijze en een automatische voorverwerking pijplijn was ontwikkeld voor de verwerking van deze duizenden microarray experimenten. De verwerkte CAGE microarray gegevens worden voor de gemeenschap beschikbaar gemaakt via ArrayExpress, een microarray databank van het Europees Bioinformatica Instituut (EBI). ArrayExpress is nauw verbonden met Expression Profiler, een web applicatie voor de analyse van microarray experimenten. Deze thesis ontwikkelde nieuwe, interactieve visualisatie modules voor Expression Profiler. Samen met de beschikbare genoomsequenties en andere biologische informatiebronnen, vormen grootschalige microarray experimenten een belangrijk middel voor biologisch onderzoek op een systemisch niveau. Bij de analyse van microarray gegevens speelt de integratie van verscheidene biologische informatiebronnen een grote rol. Deze gegevensintegratie was een uitdaging in dit doctoraat en een tweede Bioconductor software pakket, biomaRt, werd ontwikkeld. Het biomaRt softwarepakket maakt de integratie van verscheidene biologische gegevensbronnen in een statistische omgeving mogelijk en vormt op deze wijze een belangrijke link tussen biologische data bronnen en microarray data analyse. In the last decade microarray technology has become a widely used technology for the study of gene expression. Early experiments contained only a few hybridizations, studying a small set of related samples. Now the age of high-throughput microarray data production has started and large data sets, also known as microarray compendia, covering hundreds to thousands of samples are being produced. The main project of this thesis was to preprocess microarray data generated by the European demonstration project, CAGE, which aimed to build a large compendium of gene expression data for the plant model species Arabidopsis thaliana. The transition to large-scale data production has brought new bioinformatics challenges, and tools are needed to efficiently exchange, preprocess, and analyze the generated data. These challenges were addressed in this Ph.D. and the CAGE project provided the ultimate setting for these developments. The project produced well-annotated microarray data that are stored and exchanged using the recently developed MAGE-ML data format. At the time no software was available to integrate this MAGE-ML data in a data analysis environment. Therefore we developed a software package (RMAGEML) that integrates MAGE-ML format data in the statistical programming environment, R. The RMAGEML package is now part of Bioconductor, a popular open source project for the analysis of genomics data in R. CAGE delivered microarray data in a high-throughput manner and an automatic preprocessing pipeline was developed to process these thousands of microarray experiments. Normalized CAGE microarray data are made available to the community via ArrayExpress, a microarray data repository located at the European Bioinformatics Institute (EBI). ArrayExpress is tightly linked to Expression Profiler, a web application for microarray data analysis. This thesis also contributed in the development of new highly interactive visualization modules for Expression Profiler. Together with the availability of high-quality genome sequence information and other resources, large-scale microarray data sets provide a powerful means to understand biology at a systemic level. Comprehensive microarray analyses integrate a variety of available public biological data other than microarray data. This data integration was another challenge addressed in this Ph.D. and a second Bioconductor package, biomaRt, was developed to integrate multiple genomic data resources in R. This software package creates a powerful link between public biological data resources and microarray data analysis. ArrayExpress is nauw verbonden met Expression Profiler, een web applicatie voor de analyse van microarray experimenten. Deze thesis ontwikkelde nieuwe, interactieve visualisatie modules voor Expression Profiler. Samen met de beschikbare genoomsequenties en andere biologische informatiebronnen, vormen grootschalige microarray experimenten een belangrijk middel voor biologisch onderzoek op een systemisch niveau. Bij de analyse van microarray gegevens speelt de integratie van verscheidene biologische informatiebronnen een grote rol. Deze gegevensintegratie was een uitdaging in dit doctoraat en een tweede Bioconductor software pakket, biomaRt, werd ontwikkeld. Het biomaRt softwarepakket maakt de integratie van verscheidene biologische gegevensbronnen in een statistische omgeving mogelijk en vormt op deze wijze een belangrijke link tussen biologische data bronnen en microarray data analyse. of new highly interactive visualization modules for Expression Profiler. Together with the availability of high-quality genome sequence information and other resources, large-scale microarray data sets provide a powerful means to understand biology at a systemic level. Comprehensive microarray analyses integrate a variety of available public biological data other than microarray data.  This data integration was another challenge addressed in this Ph.D. and a second Bioconductor package, biomaRt, was developed to integrate multiple genomic data resources in R. This software package creates a powerful link between public biological data resources and microarray data analysis.

681.3*D --- 519.23 --- 681.3*J3 <043> --- Academic collection --- 681.3*J3 <043> Life and medical sciences (Computer applications)--Dissertaties --- Life and medical sciences (Computer applications)--Dissertaties --- 519.23 Statistical analysis. Inference methods --- Statistical analysis. Inference methods --- 681.3*D Software --- Software --- Theses