Детальная информация

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.

• 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