Topološki pristopi k analizi bioloških podatkovĐurđević, Marija (Avtor) Mramor Kosta, Nežka (Mentor) Zupan, Blaž (Komentor) topologijatopološka analiza podatkovsimplicialni kompleksVietoris-Ripsrakklasifikacijske metodekrivulja preživetjaPodatki o genski izraženosti rakavega tkiva imajo napovedno vrednost pri napovedovanju bolnikovega kliničnega izida. Na področju rakavih bolezni je pomembno ugotavljanje podkategorije v posamezni kategoriji raka. V magistrski nalogi smo se za reševanje tega problema odločili za implementacijo algoritmov, ki temeljijo na računski topologiji. Cilj naloge je, da z računanjem vztrajne homologije na podatkih o genski izraženosti rakavega tkiva ugotovimo nove podskupine ter poskusimo napovedovati preživetje bolnikov v skupinah. Podatki, ki smo jih analizirali, izhajajo iz podatkovne zbirke mednarodnega konzorcija za genske raziskave raka ICGC. Na omenjenih podatkih smo gradili simplicialne komplekse pri različnih resolucijah z uporabo algoritma Vietoris-Rips. Nato smo računali vztrajno homologijo in izrisovali vztrajne diagrame. Z namenom, da čim bolj natančno ločimo podkategorije raka, smo razvili metodo za računanje intervala zaupanja na vztrajnih diagramih. Na ta način smo uspešno odkrili nekaj novih podskupin ter napovedali klinični izid bolnikov. Uspeh metod smo ovrednotili na podatkih z več različnih tipov raka ter rezultate uspešno primerjali z drugimi metodami nenadzorovanega učenja.20162016-10-04 14:01:25Magistrsko delo/naloga86016sl