20.500.12556/RUL-149990 Pregled metod za napovedovanje rastlinskih miRNA in njihovih tarč Prediction of plant miRNAs and their targets 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. The thesis begins with a detailed introduction to the world of microRNAs (miRNA), focusing on their historic discovery in 1993 and the progress made in understanding their biogenesis mechanisms over the next three decades. The work then transitions to various prediction approaches: it first centres on miRNA themselves, and then on their specific targets. Within this context, prediction methods can be classified into two main categories. The first category encompasses on rule-based methods (ab inito methods) grounded in current knowledge about miRNAs. The second category includes methods that rely on the power of machine learning. This also encompasses the latest approach to prediction, which involves the use of deep neural networks for more precise and effective forecasting. The prediction accuracy varies among individual methods. Nevertheless, for achieving full legitimacy and reliability of predictions, it is of paramount importance that these defined miRNAs are experimentally verified and validated. miRNA ab initio metode strojno učenje miRNA ab initio methods machine learning true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2023-09-13 07:15:37 2023-09-13 07:15:43 2023-10-04 14:56:04 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 229167 164581635 35088.pdf 35088.pdf 1 9AD77482CA6B95AC955181CA65C47F22 44082e8319ba5566fe63fe93e94584e76a367dbe37fa32ad33f6f3625744c94f 9693475e-51f4-11ee-916e-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=174522 Biotehniška fakulteta 0 0 0