Details
Title | Разработка алгоритма иерархической бикластеризации данных генной экспрессии: выпускная квалификационная работа магистра: 02.04.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.04.03_01 - Математическое обеспечение и администрирование корпоративных информационных систем |
---|---|
Creators | Клеверов Максим Анатольевич |
Scientific adviser | Щукин Александр Валентинович |
Other creators | Колосова Ольга Владимировна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | Алгоритмы; Молекулярная биология; наука о данных; бикластеризация; семантическая близость; генная онтология; экспрессия генов; статистика |
UDC | 004.421; 577.2 |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 02.04.03 |
Speciality group (FGOS) | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
Links | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-923 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\1985 |
Record create date | 9/18/2019 |
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 |
В данной работе разработан новый алгоритм иерархической бикластеризации данных генной экспрессии на основе функциональной близости генов. Близость генов вычисляется на основе предложенной меры семантической близости узлов в Генной Онтологии. Кроме того, исследованы методы анализа биологической обоснованности бикластеров и статистическими методами показано значительное улучшение качества разбиения тестового набора данных в сравнении с другими популярными алгоритмами.
In this work a novel hierarchical biclustering algorithm of gene expression data based on gene functional similarity is introduced. Gene similarity is calculated in accordance with new proposed semantic similarity measure of Gene Ontology terms. In addition, we researched biological validation procedures and demonstrate significant improvement in the quality of dataset division in comparing with other popular algorithms.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 32
Last 30 days: 0