izpis_h1_title_alt

Računske metode za odkrivanje napovednih markerskih genov v analizi preživetja
ID Kokošar, Jaka (Author), ID Zupan, Blaž (Mentor) More about this mentor... This link opens in a new window, ID Toplak, Marko (Comentor)

.pdfPDF - Presentation file, Download (4,26 MB)
MD5: FCF34F0FC2EF35A47F4EC3729ED6D922

Abstract
Prepoznavanje bioloških markerjev ni pomembno zgolj iz vidika njihove uporabe pri kliničnem odločanju ampak tudi zato, ker lahko z njimi dobimo nove vpoglede v samo delovanje mehanizma bolezni in o molekularnih procesih, ki jih povzročajo. V delu smo preučili izbrane metode, ki se uporabljajo pri analizi preživetvenih podatkov in prepoznavanju ter vrednotenju markerskih genov preživetja. Na področju analize preživetja smo opazili pomanjkanje enostavnih zbirk orodij z intuitivnim uporabniškim vmesnikom, ki bi z interaktivno analizo preživetvenih podatkov pomagala pri tovrstnih raziskavah. Intuitivna orodja s prilagodljivimi vmesniki in interaktivnimi vizualizacijami lahko bistveno pripomorejo k pospešitvi razvoja in vrednotenja potencialnih markerskih genov. Predlagane pristope smo zato vpeljali v okolje za podatkovno analitiko Orange ter izdelane gradnike preiskusili z uporabo na kliničnih podatkih o genskih izrazih.

Language:Slovenian
Keywords:analiza preživetja, markerski geni, izražanje genov, odkrivanje znanj iz podatkov, interaktivna podatkovna analitika
Work type:Master's thesis/paper
Typology:2.09 - Master's Thesis
Organization:FRI - Faculty of Computer and Information Science
Year:2021
PID:20.500.12556/RUL-129972 This link opens in a new window
COBISS.SI-ID:76890627 This link opens in a new window
Publication date in RUL:09.09.2021
Views:9701
Downloads:156
Metadata:XML DC-XML DC-RDF
:
Copy citation
Share:Bookmark and Share

Secondary language

Language:English
Title:Computational methods for the discovery of prognostic marker genes in survival analysis
Abstract:
The identification of biological markers is essential because of their meaningful role in clinical decision-making. With data mining that leads to biomarker discovery, we may also gain novel insights into the disease mechanism and the molecular processes. We observed a lack of intuitive toolkits with exploratory user interfaces to help domain experts in biomarker discovery and analysis of the results. Intuitive tools with customizable user interfaces and interactive visualizations can significantly accelerate the development and evaluation of potential marker genes. The thesis focuses on survival analysis and examines and constructs methods and software implementations in the Orange data mining toolkit to identify potential survival marker genes.

Keywords:survival analysis, marker genes, gene expression, data mining, interactive data analysis

Similar documents

Similar works from RUL:
Similar works from other Slovenian collections:

Back