PredviĊanje kodirajućih regija u genomu korištenjem poznatih klasifikacijskih metoda (CROSBI ID 381025)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Bellotti, Maja
Seršić, Damir
hrvatski
PredviĊanje kodirajućih regija u genomu korištenjem poznatih klasifikacijskih metoda
Mjesta izrezivanja su pozicije u DNK koje odvajaju eksone, koji mogu kodirati protein, od nekodirajućih introna. U velikom broju slučajeva su sastavljeni od istih nukleotida, što omogućuje razvijanje preciznih detektora mjesta izrezivanja. Za predikciju mjesta izrezivanja klasifikator mora riješiti dva klasifikacijska problema: podjela mjesta izrezivanja na istinita i lažna i to za donore i akceptore odvojeno. U ovom radu ulazni podatci su kasificirani korištenjem metode Support Vector Machines. SVM je algoritam za nadzirano učenje razvijen u zadnjem desetljeću. Razvio ga je Vladimir Vapnik. Algoritam rješava problem podjele mjesta izrezivanja svrstavajući ih u pozitivne ili negativne razrede. Rezultati rada pokazuju nadmoć SVM-a u odnosu na druge klasifikacijske metode. Implementacija težinskog kernela (WD) je pokazala bolje rezultate u odnosu na druge kernele SVM-a.
klasifikator-nelinearni/linearni; preslikavanje; paralelizacija podataka; kros validacija; kanoničko mjesto; skalarni produkt; nadzirano učenje; P-ROC krivulja; predikcija
nije evidentirano
engleski
Prediction of coding regions in genome using known classification methods
nije evidentirano
SVM; LIBSVM; splicing; kernel; hyperplane; overfitting; mapping; weighted degree; misclassified class point; learning machine
nije evidentirano
Podaci o izdanju
32
17.07.2009.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb