Računski postopki za odkrivanje celičnih tipov v vizualizacijah podatkov scRNAFURLAN, ANEJA (Avtor) Zupan, Blaž (Mentor) bioinformatikaenocelična genomikavizualizacije podatkovanaliza obogatenostiscRNAV genomiki se v zadnjem času, zahvaljujoč napredku tehnologije, veliko raziskuje na področju transkriptomike posameznih celic, ki ponuja nov, drugačen vpogled v funkcionalno različnost celic. Pridobivanje takih podatkov se začne z izolacijo RNA iz posameznih celic, zato jih lahko krajše označimo kot podatke scRNA (ang. single-cell RNA). V diplomskem delu predlagamo metodo za odkrivanje celičnih tipov na vizualizacijah podatkov scRNA. Metoda prejme podatke o izražanju genov v celicah in seznam genov, značilen za izbran tip celice. Visokorazsežne izrazne profile celic vloži v dvorazsežen prostor, primeren za vizualizacijo v obliki razsevnega diagrama, in nato na podlagi ocen obogatenosti soseščin celic glede na podan seznam genov odkrije regije celic izbranega celičnega tipa. Uspešnost predlagane metode smo preverili na treh različnih naborih podatkov nedavno opravljenih študij sekvenciranja na nivoju posameznih celic. Metoda se je izkazala za robustno glede na začetno vložitev v 2D prostor in glede na izbrano velikost obravnavanih soseščin. Dobili smo spodbudne rezultate, vendar je tu še veliko prostora za dopolnitve in izboljšave. Predvsem bi bilo smiselno metodo preveriti še na večjem naboru podatkov.20182018-07-26 15:52:14Diplomsko delo/naloga102243VisID: 22272sl