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 - 10 / 14
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
2.
3.
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: 2064; Downloads: 115
.pdf Full text (11,63 MB)

4.
DOMENSKI MODEL OCENJEVANJA SPREJETOSTI IN UPORABE E-STORITEV
Boštjan Šumak, 2011, dissertation

Abstract: Osrednja tema disertacije je sprejetost in uporaba e-storitev, pri čemer je bil glavni cilj disertacije opredelitev pomembnejših dejavnikov, ki signifikantno vplivajo na sprejetost in uporabo e-storitev. V doktorski disertaciji smo želeli na primeru specifične e-storitve empirično preizkusiti model, ki ga definira najsodobnejša teorija sprejetosti informacijskih tehnologij – združena teorija sprejetosti in uporabe tehnologij (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology – UTAUT). Za primer specifične e-storitve smo želeli identificirati kontekstne faktorje, s katerimi bi dopolnili osnovni teoretični model UTAUT. V raziskavah smo se osredotočili predvsem na uporabniški vidik dojemanja uporabe e-storitev. V okviru disertacije smo želeli raziskati tudi, ali domena e-storitev vpliva na velikost in signifikantnost vplivov posameznih dejavnikov. Iskanja odgovorov na zastavljena raziskovalna vprašanja in hipoteze smo se lotili na osnovi empiričnih pristopov k raziskovanju in oblikovanju novih znanj na področju sprejetosti in uporabe e-storitev. Iskanja empiričnih podatkov o velikosti in signifikantnosti vplivov posameznih faktorjev smo se lotili s sistematičnim pregledom literature. Za empirično primerjanje in statistično analizo velikosti vplivov po posameznih domenah e-storitev smo uporabili metodo meta-analize. Za specifični primer e-storitve smo izvedli kvantitativno-kvalitativno raziskavo s pomočjo spletne ankete, na osnovi katere smo poiskali pomembnejše konstrukte, ki vplivajo na uporabnikovo dojemanje o uporabnosti sistema za e-učenje. Na osnovi sistematičnega pregleda literature in kvalitativne raziskave smo definirali teoretični model, ki je temeljil na modelu UTAUT. Z izvedbo ankete smo pridobili empirične podatke, na podlagi katerih smo definiran teoretični model preverili. Teoretični model smo statistično analizirali in preizkusili s pomočjo metode strukturnih modelov – SEM (Structural Equation Modeling). Izvirni rezultat raziskav predstavlja model UTAUT, dopolnjen s faktorji, ki pomembno vplivajo na uporabnikovo dojemanje o uporabnosti in enostavnosti uporabe sistema za e-učenje. Med poglavitne ugotovitve disertacije štejemo tudi ugotovitev, da je stopnja vpliva posameznih faktorjev na sprejetost in uporabo e-storitev odvisna od domene e-storitev. Rezultati raziskav ponujajo nove možnosti za nadaljnje raziskovanje. Rezultati raziskav prav tako predstavljajo osnovo za izvirne rešitve, ki lahko pripomorejo k boljšemu razumevanju razlogov, zakaj uporabniki e-storitve uporabljajo ali zavračajo.
Keywords: e-storitve, sprejetost e-storitev, meta-analiza, model sprejetosti, UTAUT, anketa, modeli strukturnih enačb, SEM
Published: 18.04.2011; Views: 2337; Downloads: 425
.pdf Full text (11,69 MB)

5.
6.
Gene set enrichment meta-learning analysis: next-generation sequencing versus microarrays
Gregor Štiglic, Mateja Bajgot, Peter Kokol, 2010, original scientific article

Abstract: Background Reproducibility of results can have a significant impact on the acceptance of new technologies in gene expression analysis. With the recent introduction of the so-called next-generation sequencing (NGS) technology and established microarrays, one is able to choose between two completely different platforms for gene expression measurements. This study introduces a novel methodology for gene-ranking stability analysis that is applied to the evaluation of gene-ranking reproducibility on NGS and microarray data. Results The same data used in a well-known MicroArray Quality Control (MAQC) study was also used in this study to compare ranked lists of genes from MAQC samples A and B, obtained from Affymetrix HG-U133 Plus 2.0 and Roche 454 Genome Sequencer FLX platforms. An initial evaluation, where the percentage ofoverlapping genes was observed, demonstrates higher reproducibility on microarray data in 10 out of 11 gene-ranking methods. A gene set enrichment analysis shows similar enrichment of top gene sets when NGS is compared with microarrays on a pathway level. Our novel approach demonstrates high accuracy of decision trees when used for knowledge extraction from multiple bootstrapped gene set enrichment analysis runs. A comparison of the two approaches in sample preparation for high-throughput sequencing shows that alternating decision trees represent the optimal knowledge representation method in comparison with classical decision trees. Conclusions Usual reproducibility measurements are mostly based on statistical techniques that offer very limited biological insights into the studied gene expression data sets. This paper introduces the meta-learning-based gene set enrichment analysis that can be used to complement the analysis of gene-ranking stabilityestimation techniques such as percentage of overlapping genes or classic gene set enrichment analysis. It is useful and practical when reproducibility of gene ranking results or different gene selection techniquesis observed. The proposed method reveals very accurate descriptive models that capture the co-enrichment of gene sets which are differently enriched in the compared data sets.
Keywords: meta-learning, microarray, gene expression analysis
Published: 05.06.2012; Views: 1215; Downloads: 25
.pdf Full text (1,17 MB)

7.
Gene set enrichment meta-learning analysis
Gregor Štiglic, 2012, professional entry in dictionary, encyclopaedia or lexicon

Keywords: meta-learning, gene set enrichment, bioinformatics
Published: 05.06.2012; Views: 942; Downloads: 10
URL Full text (0,00 KB)

8.
POLIMORFIZMI IZBRANIH KANDIDATNIH GENOV ZA OTROŠKO ASTMO: META-ANALIZA GENETSKIH ASOCIACIJSKIH ŠTUDIJ
Tadej Zorjan, 2013, master's thesis

Abstract: Astma je ena najpogostejših kroničnih bolezni dihal v zadnjih desetletjih, saj prizadene okrog deset odstotkov ljudi. V Sloveniji za astmo zboli približno 5 % odraslih in 10 % otrok. Na njen razvoj vplivata tako okolje, kot genetska zasnova posameznikov. V številnih študijah so z astmo povezovali že več kot 600 genov, prispevek vsakega izmed njih pa je verjetno majhen. Mnogi geni, ki bi lahko imeli pomemben vpliv v patogenezi astme še niso poznani oz. si študije o njihovi vlogi na nastanek in fenotip med sabo nasprotujejo. Kandidatni geni se razlikujejo tudi med populacijami. Genetsko ozadje še kljub mnogim raziskavam ni razjasnjeno, saj gre za več-gensko bolezen. Raziskovalci skušajo astmo genetsko opredeliti s študijami na velikih vzorcih in s potrjevanjem rezultatov predhodnih raziskav. Namen magistrskega dela je bil s pomočjo orodij bioinformatike izbrati polimorfizme posameznega nukleotida (SNP) kandidatnih genov za astmo ter z meta-statistično analizo predhodnih študij ugotoviti, kakšna je njihova vloga. Prav tako smo izbrane SNP-e analizirali pri slovenski populaciji. Genotipizirali smo 288 otrok z astmo, od tega 84 z neatopijsko in 189 z atopijsko obliko astme ter 186 zdravih posameznikov kot kontrolno skupino. Ugotovili smo, da je razvoj otroške astme povezan s polimorfizmoma na genih CTLA4 in SLC22A5 in sicer je v skupini bolnikov značilno višja frekvenca genotipov AA (15,1 %) za SNP na genu CTLA4 v primerjavi s kontrolno skupino (24 %; p = 0,027) in prav tako pa je tudi v skupini astmatikov višji delež homozigotov za G (56,5 %) kot v skupini zdravih (55,2 %). Vpliva polimorfizmov na genih IL4, IL4R, NR1/2 in PTGER4 na razvoj astme v slovenski populaciji nismo potrdili, ugotovili pa smo vpliv le teh na potek bolezni, kar se kaže v statistično značilnih razlikah v kliničnih parametrih med bolniki z različnimi genotipi. Z meta-statistično analizo kandidatnih genov pa smo dobili statistično značilne razlike med obema skupinama pri treh polimorfizmih in sicer CCR5_del32 (p = 0,003), CTLA4_+49AG (p = 0,009) in IL4_C+33T (p = 0,02). Ti podatki lahko v bodoče pomembno prispevajo k razumevanju patogeneze astme, ugotovitve o povezavi polimorfizmov z odzivom na terapijo pa lahko vodijo do diagnostične in terapevtske obravnave, ki bo ukrojena po meri vsakega posameznega bolnika z astmo, ter zato veliko učinkovitejša, hitrejša in z manj stranskimi učinki.
Keywords: Astma, asociacijska študija, meta-statistična analiza, genska tipizacija, polimorfizem posameznega nukleotida.
Published: 30.05.2013; Views: 1390; Downloads: 117
.pdf Full text (2,75 MB)

9.
SEPARACIJA FENOLNIH SPOJIN IZ ZELIŠČ
Suzana Petek, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Zelišča, ki uspevajo v naših krajih sem ekstrahirala ter analizirala izkoristek ekstrakcije posameznih delov rastline (steblo, listi, cvet) in vsebnost učinkovin. Analizirala sem ekstrakte klasaste mete, koroške mete, dlakave mete, ožepka, sivke in rimske kamilice. Za pridobivanje ekstraktov sem uporabila dve ekstrakcijski metodi, konvencionalno ekstrakcijo pri kateri sem kot topilo uporabila 96% etanol in sem jo izvajala pri sobni temperaturi in pri 40°C ter superkritično ekstrakcijo s CO2 pri 280 bar in 60°C. Pripravljenim raztopinam ekstraktov sem določila vsebnost skupnih fenolov, skupnih flavonoidov ter antioksidativno aktivnost. Uporabila sem spektrofotometrijo in na podlagi dobljenih absorbanc pri različnih valovnih dolžinah izračunala % antioksidativne aktivnosti in na podlagi umeritvenih krivulj določila koncentracijo skupnih fenolov in flavonoidov. Rezultate sem podala na gram ekstrakta in na gram materiala. Antioksidativno učinkovitost ekstraktov sem določila z uporabo DPPH metode. Rezultati analiz vsebnosti antioksidativnih komponent so pokazali, da je v raztopinah ekstraktov, ki sem jih pridobila s konvencionalno ekstrakcijo, višja vsebnost učinkovin kot pa v ekstraktih dobljenih s superkritično ekstrakcijo s CO2. Vsebnost komponent je odvisna tudi od dela rastline, več učinkovin je v listih in v cvetu posameznih rastlin kot pa v steblu.
Keywords: Meta, sivka, ožepek, rimska kamilica, superkritična ekstrakcija s CO2, konvencionalna ekstrakcija, antioksidativna aktivnost, skupni fenoli, skupni flavonoidi.
Published: 28.05.2013; Views: 1464; Downloads: 322
.pdf Full text (2,40 MB)

10.
Uporaba hiper-hevrističnega pristopa pri ovrednotenju operatorjev evolucijskih algoritmov
Marjan Horvat, 2016, master's thesis

Abstract: Razvoj na področju evolucijski algoritmov je še vedno v porastu in ni zaznati, da bi se kmalu umiril. Področje evolucijskih algoritmov se krepi z vedno novimi in boljšimi algoritmi iz dneva v dan. Praktična uporaba le teh se seli v težja in zahtevnejša okolja. Pričakovanja splošne in strokovne javnosti so vse večja. Zadnja družina algoritmov je znana pod imenom hiper-hevristika. Za to skupino algoritmov je značilna sočasna uporaba večjega števila algoritmov pri reševanju enega problema. Cilj je združiti znanja večih algoritmov v eno povezano celoto. Predlagana in razvita je nova vrsta orodja. Razvito orodje omogoča razvoj algoritmov po novih smernicah. Algoritmi razviti po predlaganih usmeritvah so preglednejši, kompaktnejši, poenoteni, prenosljivi, razširljivi. Te odlike lahko pričakujemo od novo nastalih algoritmov v bližnji prihodnosti. Glavni doprinos orodja je neodvisno zaganjanje posameznih delov evolucijskega al- goritma. Obstoječi evolucijski algoritmi so preoblikovani v posamezne enote. Orodje skrbi za vrstni red in trajanje zagona za vsako enoto posebej. S povezovanjem različnih delov, dobljenih iz različnih algoritmov, pridobivamo nove algoritme. Glede na uspešnost algoritma, lahko sklepamo o uspešnosti njegovih enot.
Keywords: evolucijsko računanje, evolucijski algoritmi, hiper-hevristika, meta-hevristika, meta-optimizacija, optimizacija
Published: 14.07.2016; Views: 391; Downloads: 38
.pdf Full text (2,95 MB)

Search done in 0.14 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica