<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=102762"><dc:title>Implementacija in razširitve metode SCITE za bayesovsko modeliranje mutacijskih dreves</dc:title><dc:creator>KOLAR,	LUKA	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Štrumbelj,	Erik	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Zupan,	Blaž	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>mutacijska drevesa</dc:subject><dc:subject>rakava obolenja</dc:subject><dc:subject>algoritem Metropolis-Hastings</dc:subject><dc:subject>metoda SCITE</dc:subject><dc:description>Metoda SCITE lahko rekonstruira potek razvoja rakavih obolenj v celicah iz podatkov o njihovih mutacijah. Potek razvoja predstavi z mutacijskim drevesom, ki je sorodno filogenetskemu drevesu. V diplomski nalogi implementiramo del funkcionalnosti metode v programskem jeziku Python in zagotovimo primerljivo hitrost delovanja. Osredotočimo se na pridobitev aposteriornih porazdelitev mutacijskih dreves ter verjetnosti nezaznanih mutacij v celicah. Metodo izboljšamo z delnim ocenjevanjem mutacijskih dreves, ki omogoča hitrejše ocenjevanje. Poleg obstoječih premikov mutacijskih dreves predlagamo nov premik in na več podatkovnih množicah utemeljimo njegovo uporabnost. Nazadnje uporabniku omogočimo izračun efektivnega števila vzorcev, s katerim lahko bolje ovrednoti rezultate izvajanja algoritma.</dc:description><dc:date>2018</dc:date><dc:date>2018-09-07 13:40:03</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>102762</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>