Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja
2018. urn:nbn:hr:168:912275
Jurić, Antonio
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Jurić, A. (2018). Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

Jurić, Antonio. "Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

Jurić, Antonio. "Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

Jurić, A. (2018). 'Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 14.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

Jurić A. Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 14.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

A. Jurić, "Poboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:912275
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPoboljšanje sastavljenih genoma metodama dubokog učenja
Naslov (engleski)Assembly Improvement Using Deep Learning Methods
AutorAntonio Jurić
MentorMile Šikić (mentor)
Član povjerenstvaMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Križanović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-09-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Razvijanje alata koji sastavljaju genom s dovoljnom točnošću da bi bili upotrebljivi u praksi još je otvoren problem. Uređaji treće generacije za sekvenciranje genoma omogućuju sastavljanje genoma s manjom stopom fragmentiranosti te visokom točnošću. Konačnu točnost sastavljenog genoma u ovom radu pokušavamo popraviti metodama dubokog učenja. Trenirana konvolucijska duboka mreža na temelju naučenih frekvencija pojedinih baza, umetanja i brisanja popravlja konačni genom ispravljajući pronađene pogreške. Mreže su pripremljene za Pacific Biosciences te Oxford Nanopore podatke. Trenutni rezultati pokazuju da modeli na nekim konsenzusima neznatno poprave, dok na drugima neznatno snize druge točnost. No, modele je moguće još popraviti s nizom neisprobanih ideja opisanih na kraju rada.
Sažetak (engleski)
Development of tools for genome assembling with enough precision to be useful in practice is still an open problem. Third generation sequencers allow genome assembly with smaller fragmentation and high accuracy. In this work, we try to improve the final accuracy of the assembled genome using deep learning techniques. Trained convolutional deep network polishes errors in the assembled genome by learning the correct bases, insertions and deletions patterns. Networks are prepared to be used with Pacific Biosciences and Oxford Nanopore data. Current results show that sometimes models slightly improve, sometimes slightly degrade consensus quality, but there is still a room for progress since there are a lot of untested ideas which are described in the end of the thesis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:912275
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 21:19:50