Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2020

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Predicting immunogenicity in murine hosts with use of Random Forest classifier

Marciniak Anna, Tarczewska Martyna, Kloska Sylwester

Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

2020

nr 24

31--43

Biomedical data are difficult to interpret due to their large amount. One of the solutions to cope with this problem is to use machine learning. Machine learning can be used to capture previously unnoticed dependencies. The authors performed random forest classifier with entropy and Gini index criteria on immunogenicity data. Input data consisted of 3 columns: epitope (8-11 amino acids long peptide), major histocompatibility complex (MHC) and immune response. Presented model can predict the immune response based on epitope-MHC complex. Achieved results had accuracy of 84% for entropy and 83% for Gini index. The results are not fully satisfying but are a fair start for more complexed experiments and could be used as an indicator for further research.

Dane biomedyczne są trudne do interpretacji ze względu na ich dużą ilość. Jednym z rozwiązań radzenia sobie z tym problemem jest wykorzystanie uczenia maszynowego. Techniki te umożliwiają wychwycenie wcześniej niezauważonych zależności. W artykule przedstawiono wykorzystanie klasyfikatora Random Forest z kryterium entropii i indeksem Gini na danych dotyczących immunogenności. Dane wejściowe składają się z 3 kolumn: epitop (peptyd o długości 8-11 aminokwasów), główny kompleks zgodności tkankowej (MHC) i odpowiedź immunologiczna. Zaprezentowany model przewiduje odpowiedź immunologiczną na podstawie kompleksu epitop-MHC. Uzyskane wyniki osiągnęły dokładność na poziomie 84% (entropia) i 83% (indeks Gini). Wyniki nie są w pełni satysfakcjonujące, ale stanowią dobry początek dla bardziej złożonych eksperymentów i wyznacznik do dalszych badań.

Algorithm for genetic data analysis – comparison of the frequency of specific mutations in different populations

Marciniak Anna, Tarczewska Martyna, Kloska Sylwester

Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

2020

nr 24

5--11

This paper presents a novel algorithm which can be used to analyze genomic data obtained during Next Generation Sequencing (NGS). Due to the interest in the subject among geneticists, it is necessary to develop algorithms and programs which analyze genetic data that will be user-friendly and accessible to people not related to typical bioinformatics. A way of performing comparative analyze, including proper data preprocessing and final data processing is described. Input data for the algorithm are annotated .vcf files. The outcome of presented algorithm is a file with counted percentage of single nucleotide polymorphisms (SNP) in data for every loaded population.

W artykule przedstawiono nowatorski algorytm służący do analizy danych genomowych uzyskanych podczas sekwencjonowania nowej generacji (NGS). Ze względu na zainteresowanie tą tematyką wśród genetyków konieczne jest opracowanie przyjaznych dla użytkownika i dostępnych dla osób niezwiązanych z bioinformatyką algorytmów i programów analizujących dane genetyczne. Opisano sposób przeprowadzania analizy porównawczej, w tym wstępne i końcowe przetwarzanie danych. Dane wejściowe algorytmu to pliki formatu .vcf z adnotacjami. Wynikiem przedstawionego algorytmu jest plik zawierający informacje dotyczące częstości występowania polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (ang. single nucleotide polymorphism, SNP) w badanych populacjach.