20.500.12556/RUL-109866 Imputacija visokodimenzionalnih bioloških podatkov Imputation of high-dimensional biological data V diplomskem delu smo predstavili metode za imputacijo visokodimenzionalnih bioloških podatkov pridobljenih z metodami sekvenciranja posameznih celic. Pridobljenim podatkom mnogokrat manjkajo vrednosti, ki jih poskušamo nadomestiti z ocenami vrednosti. Preizkusili smo različne metode za imputacijo. Implementirali smo jih v modulu v programskem jeziku Python. Metode smo preverili na umetnih in pravih podatkih. Na preizkušenih podatkih so vse metode dosegle dobre rezultate. Najbolj ustrezna je bila metoda pCMF. In this thesis we present methods for solving problems of high-dimensional biological data imputation collected by sequencing individual cells. We try to assign values to the missing data, replacing them with estimations. We tried several imputation methods. We have implemented imputation methods as a module in programming language Python. Then we tested them using synthetic data and real biological data. The evaluation showed that all methods achieve good results. The pCMF method performed the best. Posamezne celice števni podatki redki podatki imputacija. Single cell count data sparse data imputation. true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2019-09-09 12:00:12 2019-09-09 12:00:14 2022-08-21 03:45:01 0000-00-00 00:00:00 2019 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 23648 1538319811 Jelovcan_Gasper_-_Imputacija_visokodimenzionalnih_bioloskih_podatkov.pdf Jelovcan_Gasper_-_Imputacija_visokodimenzionalnih_bioloskih_podatkov.pdf 1 088B3720A9A4B870C5EF9A1ACDEA8D7D 205c5c6b9b520e27b5000e5e13243e8fd64a922405255a3d131549aa6528a065 fa5d6e26-a1b6-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=121469 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0