Детальная информация
Название | Использование Transfer Learning для выявления вредных мутаций в белках млекопитающих: магистерская диссертация: 01.04.02 |
---|---|
Авторы | Плеханова Елена Сергеевна |
Научный руководитель | Самсонова Мария Георгиевна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2017 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | Белки ; Биология ; Базы данных ; transfer learning ; вредные мутации ; биоинформатика |
УДК | 575.224.2:599(043.3) ; 004.6(043.3) |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 01.04.02 |
Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-3310 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\44626 |
Дата создания записи | 13.10.2017 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
- 3.1. Подготовка наборов данных для классификации
- 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
Количество обращений: 429
За последние 30 дней: 0