ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra počítačů
  • Diplomové práce - 13136
  • View Item
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra počítačů
  • Diplomové práce - 13136
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Automatická detekce intronů v genomech hub pomocí metod strojového učení

Automatic intron detection in fungal genomes using machine learning

Type of document
diplomová práce
master thesis
Author
Denis Baručić
Supervisor
Kléma Jiří
Opponent
Baldrian Petr
Field of study
Datové vědy
Study program
Otevřená informatika
Institutions assigning rank
katedra počítačů
Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce se zabývá problémem detekce intronů v DNA hub. Správná detekce intronů je stěžejní pro rozpoznání druhu na základě neznámé DNA sekvence. Introny však nelze identifikovat pomocí sady jednoduchých pravidel. Z toho důvodu jsme navrhli řešení, které využívá tři modely strojového učení. Dva z těchto modelů se snaží detekovat začátky, respektive konce intronů. Introny pak vznikají párováním detekovaných začátků s konci a jsou dále filtrovány pomocí třetího modelu, jehož účelem je zpřesnění výsledků. Pracovali jsme s daty 940 hub patřících do různých taxonů. Parametry modelů ale byly určeny empiricky na základě testování na pouze jednom druhu, což ponechává prostor pro zlepšení, neboť lze očekávat, že takové parametry nebudou optimální pro ostatní druhy. Přestože byly použity suboptimální parametry, pomocí navrženého řešení lze najít až 90 % všech intronů konkrétních druhů.
 
This thesis tackles the problem of intron detection in fungal DNA. An accurate intron detection is crucial when recognizing a species from a given unfamiliar DNA sequence. However, the introns cannot be identified using a set of simple rules. Therefore, we designed a solution consisting of three machine learning models. Two of them attempt to detect starts and ends of the intron sequences, respectively. The introns are then composed by pairing the detected starts and ends and further filtered by the third model, which is supposed to refine the results. We worked with data of 940 different fungi belonging to many taxons. However, parameters of the models were determined empirically using a grid search only on a single species, which leaves a space for future improvement as one can expect the parameters to be suboptimal for other species. Despite using suboptimal parameters, the designed solution is able to detect up to more than 90% of all introns of certain species.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/83072
View/Open
PLNY_TEXT (1.095Mb)
PRILOHA (68.39Kb)
POSUDEK (584.5Kb)
POSUDEK (57.25Kb)
Collections
  • Diplomové práce - 13136 [629]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV