Details

Title: Использование Transfer Learning для выявления вредных мутаций в белках млекопитающих: магистерская диссертация: 01.04.02
Creators: Плеханова Елена Сергеевна
Scientific adviser: Самсонова Мария Георгиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Белки; Биология; Базы данных; transfer learning; вредные мутации; биоинформатика
UDC: 575.224.2:599(043.3); 004.6(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 01.04.02
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-3310
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\44626

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Основанные на идее применения накопленных знаний для решения новых задач, методы Transfer learning применяются в самых различных областях науки. Однако, применение этих методов к вычислительным задачам биологии, постоянно производящей большие объемы данных, ограничено всего несколькими разделами. В данной работе рассмотрен подход к задаче классификации вредных мутаций у млекопитающих, на основе накопленных знаний о вредных мутациях у человека с использованием различных методов Transfer learning. С помощью применения методов Transfer Learning удалось достигнуть результатов классификации, существенно лучших, чем полученные обычными методами.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Институт прикладной математики и механики
  • Кафедра прикладной математики
  • ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
    • 1.1. Transfer Learning и его применение в биоинформатике
    • 1.2. Задача классификации вредных мутаций
    • 1.3. Принцип работы Polyphen 2
  • ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
    • 2.1. Задача классификации
    • 2.2. Различные методы классификации
    • 2.3. Понятие и классификация методов Transfer Learning
  • ГЛАВА 3. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
    • 3.1. Подготовка наборов данных для классификации
      • 3.1.1 Данные по человеку
      • 3.1.2 Данные по собаке
      • 3.1.3 Данные по мыши
      • 3.1.4 Получение признаков для классификации
    • 3.2. Обучение классификаторов на данных по человеку
    • 3.3 Описание методов Transfer Learning для конкретной задачи
      • 3.3.1 Trunsductive Transfer learning
      • 3.3.2 Inductive Transfer learning
  • ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ
    • 4.1. Классификация данных по человеку
    • 4.2. Transductive Transfer learning
    • 4.3 Inductive Transfer learning
    • 4.4 Сравнение результатов с программой SIFT
  • ГЛАВА 5. ОХРАНА ТРУДА
    • 5.1. Повышенное зрительное напряжение
    • 5.2. Нервное напряжение
    • 5.3. Костно-мышечные напряжения
    • 5.4. Электромагнитные поля и последствия их воздействия
    • 5.5. Шум, выделение вредных веществ, тепловыделение
    • 5.6. Требования пожарной безопасности
    • 5.7. Электробезопасность
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Usage statistics

stat Access count: 428
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics