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 PDF
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
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
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
  • 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

Подробная статистика