Naslov
PredviĊanje kodirajućih regija u genomu korištenjem poznatih klasifikacijskih metoda
(Prediction of coding regions in genome using known classification methods)

Autori
Bellotti, Maja

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
17.07

Godina
2009

Stranica
32

Mentor
Seršić, Damir

Ključne riječi
klasifikator-nelinearni/linearni; preslikavanje; paralelizacija podataka; kros validacija; kanoničko mjesto; skalarni produkt; nadzirano učenje; P-ROC krivulja; predikcija
(SVM; LIBSVM; splicing; kernel; hyperplane; overfitting; mapping; weighted degree; misclassified class point; learning machine)

Sažetak
Mjesta izrezivanja su pozicije u DNK koje odvajaju eksone, koji mogu kodirati protein, od nekodirajućih introna. U velikom broju slučajeva su sastavljeni od istih nukleotida, što omogućuje razvijanje preciznih detektora mjesta izrezivanja. Za predikciju mjesta izrezivanja klasifikator mora riješiti dva klasifikacijska problema: podjela mjesta izrezivanja na istinita i lažna i to za donore i akceptore odvojeno. U ovom radu ulazni podatci su kasificirani korištenjem metode Support Vector Machines. SVM je algoritam za nadzirano učenje razvijen u zadnjem desetljeću. Razvio ga je Vladimir Vapnik. Algoritam rješava problem podjele mjesta izrezivanja svrstavajući ih u pozitivne ili negativne razrede. Rezultati rada pokazuju nadmoć SVM-a u odnosu na druge klasifikacijske metode. Implementacija težinskog kernela (WD) je pokazala bolje rezultate u odnosu na druge kernele SVM-a.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA