SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 8 / 8
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
META-UČENJE Z UPORABO REZULTATOV ANALIZE OBOGATENOSTI SKUPIN GENOV
Dario Šnajder, 2009, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo proučili in pokazali možnost uporabe postopkov meta učenja za proučevanje delovanja algoritma GSEA. Napisali smo aplikacijo, v kateri smo uvedli večnitno izvajanje in implementirali upravitelja opravil. Ta nam omogoča spremljanje poteka izvajanja, s tem pa obveščanje uporabnika o stanju v aplikaciji. V začetku diplomske naloge smo opisali formate datotek, katere uporabljamo, nato smo opisali strojno učenje in njegovo podpoglavje meta-učenje. Nadaljevali smo s postopki izvajanja GSEA analize in gradnjo odločitvenih dreves. Diplomsko nalogo smo zaključili s sklepom, v katerem smo navedli možnosti za nadaljnje raziskovanje.
Keywords: strojno učenje, meta-učenje, bioinformatika, odločitvena drevesa
Published: 10.09.2009; Views: 2044; Downloads: 114
.pdf Full text (11,63 MB)

2.
Nadgradnja orodja za odkrivanje kvantitativnih trendov v biomedicinski znanstveni literaturi
David Bombek, 2010, master's thesis

Abstract: Velika porast bioloških in biomedicinskih eksperimentalnih in računskih podatkov v zadnjih letih je povzročila povečanje števila publikacij. Učinkovita računalniška orodja, ki v ustrezno kratkem času izluščijo in razvrstijo najbolj relevantne informacije o specifični tematiki, so zato bistvenega pomena za uspešno znanstvenoraziskovalno delo. Učinkovita in do uporabnika prijazna spletna aplikacija za analizo in vizualizacijo trendov v znanstveni literaturi je pri tem delu ključnega pomena. Razvito orodje daje možnost ogleda dolgoročnega in kratkoročnega trenda določene tematike, saj se je kombinacija dveh sistemov za pridobivanje referenc izkazala za uspešno, dodatno pa nudi tudi možnost izvoza podatkov v Microsoft Office Excel. Zaradi zakasnitev pri objavljanju znanstvenih prispevkov dolgoročni trend sledi aktualnemu dogajanju na znanstvenem področju z zamikom, kratkoročni trend pa sledi aktualni tematiki v realnem času. Z učinkovito aplikacijo za iskanje trendov v literaturi lažje sledimo trenutnemu težišču razvoja posameznega področja, pridobivamo aktualne informacije in usmerjamo raziskovalno delo.
Keywords: znanstvena literatura, biomedicina, spletna aplikacija, spletno rudarjenje, bioinformatika
Published: 29.10.2010; Views: 2046; Downloads: 217 
(2 votes)
.pdf Full text (1,27 MB)

3.
OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJO
Aleš Čep, 2011, bachelor thesis/paper

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo optimizacijski algoritem, ki rešuje problem potenciala Lennard-Jones iz področja bioinformatike. Za računanje uporabimo tehnologijo CUDA, ki poveča hitrost računanja, saj izkorišča paralelizacijsko zmogljivost grafičnih procesnih enot. Izbrali smo evolucijski algoritem jDE, ki se je v preteklosti izkazal za zelo uspešnega. Diplomska naloga najprej obravnava sorodna dela iz področja računanja potenciala Lennard-Jones ter področja evolucijskih algoritmov na grafičnih procesnih enotah. Sledi opis potenciala Lennard-Jones in arhitekture CUDA. Na koncu je predstavljena še naša implementacija algoritma in dobljeni rezultati. Naše rezultate smo primerjali z rezultati dveh programov, ki se v celoti izvajata na centralno procesni enoti.
Keywords: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Published: 16.09.2011; Views: 2148; Downloads: 190
.pdf Full text (1,89 MB)

4.
5.
PRIMERJAVA RAZLIČNIH PRISTOPOV ZA IZRAČUN TVEGANJA ZA KRONIČNO VNETNO ČREVESNO BOLEZEN NA OSNOVI ANALIZE PROFILOV GENETSKIH POLIMORFIZMOV
Kristjan Gabor, 2013, master's thesis

Abstract: Kronična vnetna črevesna bolezen (KVČB) je bolezen prebavil. Delimo jo na dva glavna podtipa, ulcerozni kolitis (UK) in Crohnovo bolezen (CB). Za KVČB je značilen kroničen, običajno vseživljenjski potek z aktualnimi zagoni ter vmesnimi krajšimi ali daljšimi obdobji odsotnosti kliničnih znakov. Vzrok za nastanek bolezni še ni poznan. Predvidevajo, da je KVČB posledica pretiranega imunskega odziva črevesne sluznice na dejavnike okolja. Pomembno vlogo pri njenem razvoju imajo genetski dejavniki. Je kompleksna bolezen, saj jo povzročajo genske okvare na več mestih, vendar ima vsak gen zelo majhen doprinos k razvoju bolezni. Namen magistrskega dela je izračunati statistične povezave in primerjati različne pristope napovednih modelov na osnovi analize genetskega zapisa, kot so napovedni model s kombinacijo polimorfizmov SNP (angl. single nucleotide polymorphism), napoved tveganja po multiplikativnem modelu in napovedni model, zgrajen s pomočjo strojnega učenja. Napovedni modeli so zgrajeni na modelu bolezni KVČB za posamezen SNP na osnovi rezultatov genotipizacije 33 različnih polimorfizmov SNP oziroma 30 genov pri slovenskih bolnikih s KVČB. Ti napovedni modeli nam omogočajo, da na osnovi genske analize napovemo tveganje bolezni za posameznika. Ugotovili smo, kateri SNP-ji predstavljajo najpomembnejši dejavnik tveganja v slovenski populaciji. Z metodo primerjave kombinacije SNP-jev med dvema skupinama smo najboljšo napoved dosegli pri primerjanju bolnikov z UK s kontrolno skupino zdravih posameznikov. Občutljivost testa je bila 64,9-odstotna in specifičnost 72,13-odstotna. Z napovednim modelom, zgrajenim s pomočjo strojnega učenja v odprtokodnem statističnem programu R, smo pri razlikovanju med skupino bolnikov s CB in kontrolno skupino zdravih posameznikov dosegli 76,38-odstotno občutljivost in 54,55-odstotno specifičnost. Prav tako smo poiskali najbolj informativne kombinacije genov in genetskih profilov, ki z optimalnim razmerjem med občutljivostjo in specifičnostjo napovedujejo tveganje za KVČB. Tako smo s pomočjo strojnega učenja ugotovili, da so za nastanek bolezni najbolj vplivni geni SLC22A5, FCGR3A, NR1/2 in SLC22A4. Ob primerjavi relativnega tveganja (RR) po standardni enačbi in po sistemu podjetja deCODEme, ki ima nekoliko drugačen pristop izračuna RR, smo dobili 12-odstotno neujemanje rezultatov oziroma napovedi relativnega tveganja za določene posamezne genotipske kombinacije.
Keywords: kronična vnetna črevesna bolezen, genetika, DNA, polimorfizmi SNP, napovedni modeli, strojno učenje, bioinformatika
Published: 12.07.2013; Views: 1580; Downloads: 127
.pdf Full text (3,15 MB)

6.
Analiza biomedicinskih podatkov na primeru meritev fizične aktivnosti in delovne obremenitve medicinskih sester
Nino Fijačko, 2013, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi smo s pomočjo pedometrov raziskali fizično aktivnost in delovno obremenitev medicinskih sester na Oddelku za anesteziologijo, intenzivno terapijo in terapijo bolečin v Univerzitetnem kliničnem centru Maribor, natančneje na Oddelku za perioperativno intenzivno terapijo. Sodelovalo je 20 medicinskih sester, ki so v različnih izmenah nosile pedometre. Pedometer nam je za vsako medicinsko sestro posebej posredoval podatke o njenem aktivnem obdobju v izmeni, število korakov in kilometrov ter število porabljenih kalorij. Pridobljene podatke smo analizirali s programskim jezikom R in ugotovili, da medicinska sestra v 12-urni izmeni opravi v povprečju 9006 korakov, kar znaša od 6 do 7 kilometrov in porabi 226,3 kalorij. Rezultate smo primerjali s tujimi študijami, narejenimi na področju zdravstvene nege, in ugotovili podobnost med rezultati. Slednje navajajo, da medicinske sestre opravijo v povprečju od 6 do 8 kilometrov v 12-urnem delovniku. V obdobju celotne študije lahko vidimo korelacijo med naraščanjem in padanjem povprečnega števila narejenih kilometrov zaradi povečane oz. zmanjšane fizične aktivnosti in delovne obremenitve medicinske sestre, ki nastane zaradi večjega oz. manjšega števila pacientov. Prikazali smo tudi, da je delovna obremenitev medicinske sestre spremenljiv podatek, na katerega vplivajo številni različni dejavniki. Pokazali smo, da lahko medicinske sestre same najbolj vplivajo na dejavnik racionalne uporabe korakov. Iz pridobljenih podatkov lahko namreč sklepamo, da pri daljši delovni dobi naraste racionalnost izrabe korakov medicinske sestre (p = 0,049). Na podlagi velike količine fizične aktivnosti in delovne obremenitve (srednje hitra hoja, najvišje kategorizirani bolniki itd.) smo ocenili, da medicinske sestre na Oddelku za perioperativno intenzivno terapijo opravljajo poleg intelektualnega tudi fizični poklic.
Keywords: fizična aktivnost, delovna obremenitev, bioinformatika, zdravstvena nega, pedometer
Published: 24.01.2014; Views: 1033; Downloads: 218
.pdf Full text (2,43 MB)

7.
Bioinformatika in genomika : navodila za računalniške vaje z nalogami
Katja Repnik, Uroš Potočnik, 2013, other educational material

Abstract:
Keywords: bioinformatika, genomika
Published: 30.05.2014; Views: 547; Downloads: 55
.pdf Full text (4,73 MB)

8.
Search done in 0.11 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica