<?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=149990"><dc:title>Pregled metod za napovedovanje rastlinskih miRNA in njihovih tarč</dc:title><dc:creator>Hertiš,	Tina	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Jakše,	Jernej	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>miRNA</dc:subject><dc:subject>ab initio metode</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:description>Diplomsko delo se začne s podrobnim uvodom v svet mikroRNA (miRNA), pri čemer se osredotoča na njihovo zgodovinsko odkritje leta 1993 in na napredek, ki je bil dosežen v razumevanju njihovih biogenetskih mehanizmov v naslednjih treh desetletjih. Delo nato preide na različne pristope k napovedovanju miRNA: najprej se osredotoča na same miRNA, nato pa na njihove specifične tarče. V tem kontekstu se metode napovedovanja lahko klasificirajo v dve glavni kategoriji. Prva kategorija zajema metode, ki temeljijo na pravilih (ab inito metode), temelječih na znanem biološkem vedenju o različnih lastnostih miRNA. Druga kategorija vključuje metode, ki se zanašajo na moč strojnega učenja. Ta zajema tudi najnovejši pristop k napovedovanju, ki vključuje uporabo globokih nevronskih mrež za bolj natančno in učinkovito napovedovanje. Uspešnost napovedovanja se razlikuje med posameznimi metodami. Kljub temu je za doseganje popolne legitimnosti in zanesljivost napovedi ključnega pomena, da se napovedane miRNA eksperimentalno preverijo in potrdijo.</dc:description><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-09-13 07:15:37</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>149990</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
