| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 10
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
META-UČENJE Z UPORABO REZULTATOV ANALIZE OBOGATENOSTI SKUPIN GENOV
Dario Šnajder, 2009, diplomsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: strojno učenje, meta-učenje, bioinformatika, odločitvena drevesa
Objavljeno: 10.09.2009; Ogledov: 2317; Prenosov: 141
.pdf Celotno besedilo (11,63 MB)

2.
Nadgradnja orodja za odkrivanje kvantitativnih trendov v biomedicinski znanstveni literaturi
David Bombek, 2010, magistrsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: znanstvena literatura, biomedicina, spletna aplikacija, spletno rudarjenje, bioinformatika
Objavljeno: 29.10.2010; Ogledov: 2402; Prenosov: 234 
(2 glasa)
.pdf Celotno besedilo (1,27 MB)

3.
OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJO
Aleš Čep, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: 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.
Ključne besede: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Objavljeno: 16.09.2011; Ogledov: 2447; Prenosov: 219
.pdf Celotno besedilo (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, magistrsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: kronična vnetna črevesna bolezen, genetika, DNA, polimorfizmi SNP, napovedni modeli, strojno učenje, bioinformatika
Objavljeno: 12.07.2013; Ogledov: 2159; Prenosov: 167
.pdf Celotno besedilo (3,15 MB)

6.
Analiza biomedicinskih podatkov na primeru meritev fizične aktivnosti in delovne obremenitve medicinskih sester
Nino Fijačko, 2013, magistrsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: fizična aktivnost, delovna obremenitev, bioinformatika, zdravstvena nega, pedometer
Objavljeno: 24.01.2014; Ogledov: 1502; Prenosov: 277
.pdf Celotno besedilo (2,43 MB)

7.
Bioinformatika in genomika : navodila za računalniške vaje z nalogami
Katja Repnik, Uroš Potočnik, 2013, drugo učno gradivo

Opis:
Ključne besede: bioinformatika, genomika
Objavljeno: 30.05.2014; Ogledov: 832; Prenosov: 123
.pdf Celotno besedilo (4,73 MB)

8.
9.
Primerjava pristopov edgeR in voom za analizo diferencialnega izražanja genov na podlagi podatkov sekvenciranja transkriptoma
Lara Bezjak, 2019, magistrsko delo

Opis: Izhodišče: Z razvojem visoko zmogljivih tehnologij sekvenciranja, ki so omogočile pridobitev velike količine podatkov iz bioloških vzorcev, je hitro naraslo tudi število programskih orodij za urejanje teh podatkov, vendar pa trenutno še ni soglasja o najprimernejšem postopku ali metodi za identifikacijo različno izraženih genov s tehnologijo sekvenciranja naslednje generacije (RNA-seq). Namen naloge je bil analizirati dva pristopa za analizo RNA-seq podatkov in njune rezultate validirati z zlatim standardom. Metode: V nalogi smo uporabili dva pristopa, edgeR (Robinson, et al., 2010) in limma (Ritchie, et al., 2015) -voom (Law, et al., 2014), ter njune rezultate preverili z metodo RT-qPCR. Z RT-qPCR smo preverili štiri gene, ki so imeli izračunane nasprotujoče si log2FC in p-vrednosti. Na koncu smo zbrane rezultate vseh treh metod analizirali s programskim orodjem SPSS. Rezultati: Rezultati Spearmanovega testa korelacije so pokazali močno korelacijo med izračunanimi log2FC in p-vrednostmi obeh pristopov, vendar je Wilcoxonov test pokazal, da se log2FC in p-vrednosti kljub temu statistično značilno razlikujejo glede na to, katero metodo smo uporabili. Tri gene, ki so se po metodah edgeR in voom najbolj razlikovali, smo analizirali z RT-qPCR in ugotovili, da dobljeni rezultati qRT-PCR bolj sovpadajo s pristopom voom kot z edgeR, kar je potrdil tudi Spearmanov test korelacije in Wilcoxonov test. Diskusija: Iz rezultatov smo zaključili, da je pristop voom primernejši, saj daje zanesljivejše rezultate kot edgeR kljub temu da smo imeli zelo majhen vzorec (3 posameznike za vsako skupino).
Ključne besede: RNA sekvenciranje, transkriptomika, R, RT-qPCR, bioinformatika
Objavljeno: 11.11.2019; Ogledov: 272; Prenosov: 61
.pdf Celotno besedilo (1,59 MB)

10.
Implementacija avtomatiziranega pristopa k analizi podatkov DNA sekvenciranja
Dragana Bjelić, 2020, magistrsko delo

Opis: Uvod: Z razvojem tehnologije sekvenciranja DNA in naraščanjem podatkov se povečuje tudi potreba po kvalitetni analizi in interpretaciji podatkov. Prav tako sta pomembna hitrost in zanesljivost klasificiranja posameznikov za določen genotip. Pri metodi sekvenciranja naslednje generacije (NGS) to klasificiranje temelji na klicanju različic, ki je sklepanje, da na določenem mestu obstaja razlika v nukleotidu v primerjavi z referenčnim nukleotidnim zaporedjem. Surovi podatki pridobljeni z NGS analizo so podani v datoteki VCF (ang. variant call format), kjer je v tabeli potencialnih različic oziroma kandidatnih genotipov v spremenljivki Filter pogosto uporabljena oznaka PASS za različice oziroma genotipe za katere je klasifikator nevronske mreže podal višjo verjetnost nereferenčnega klica genotipa kot za referenco, tj. zanesljiv klic različice. V magistrskem delu želimo s primerjavo števila klicanih različic in PASS različic med obstoječim in nadgrajenim pristopom pokazati pomembnost posodobitev programskih orodij. Metode: V empiričnem delu smo implementirali avtomatiziran pristop k analizi podatkov DNA sekvenciranja, ki je nadgradnja obstoječega protokola analize, ki je na razpolago na aparatu Illumina Miseq. V našem nadgrajenem protokolu smo namesto modula GATK Variant Caller iz različice v1.6. obstoječega orodja na aparatu Illumina MiSeq uporabili modul Haplotype Caller pridobljenega iz programskega paketa GATK v3.8. Haplotype Caller je natančnejši, saj zavrne podatke o poravnavi okoli položaja, kjer se sumi na različico in ponovno prebere odčitke v tej regiji. Prav tako smo nadgradili algoritem poravnave nukleotidnih zaporedij iz različice 0.7.9 v obstoječem protokolu na 0.7.12, ki nam z nadgradnjo omogoča HLA tipizacijo. Protokol smo nadgradili tudi s predhodnim obrezovanjem tehničnih nukleotidnih zaporedij. Na koncu smo analizo števila klicanih različic in PASS različic med obema pristopoma ovrednotili v programskem okolju R z Wilcoxon-ovim statističnim testom. Rezultati: Rezultati Wilcoxon-ovega testa so pokazali močno statistično značilno razliko med odkritim številom klicanih različic in PASS različic med nadgrajenim in obstoječim pristopom, pri čemer je nadgrajen pristop v povprečju odkril 26-krat več klicanih različic in 33 krat več PASS različic, od tega 5 pozitivnih PASS različic pomembnih za diagnozo od 12, kar pomeni 41,7 %. Diskusija: Ugotovili smo, da je nadgrajen tekoči trak ukazov za analizo nukleotidnega zaporedja DNA učinkovitejši, saj odkrije več klicanih in PASS različic.
Ključne besede: NGS, bioinformatika, sekvenciranje, Illumina MiSeq
Objavljeno: 21.09.2020; Ogledov: 93; Prenosov: 38
.pdf Celotno besedilo (7,38 MB)

Iskanje izvedeno v 0.28 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici