Efficient integrative analysis of molecular data with miXGENE
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00309816" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00309816 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Zefektivnění veřejného systému miXGENE pro integrativní analýzu molekulárních dat
Original language description
Molekularn klasikace biologickych vzorku na zaklade jejich anotovanych prolu genove exprese [14] je prirozenou ulohou. Pres prokazatelne uspechy [12] jde vsak o ulohu obtznou, zejmena vzhledem k cene genovych cipu a nzkemu poctu biologickych vzorku, vysokemu poctu sledovanych genu a nepresnostem v meren. Ulohy s temito charakteristikami casto vedou k preucen, kdy klasikatory dostatecne nezobecnuj a namsto zakladnch vztahu popisuj nahodile vazby v trenovacch datech. Resenm je regularizace, tedy zaveden dodatecne znalosti, nebo hromadne ucen bez ucitele z sirs skaly verejnych nekuratovanych biologickych vzorku. Pak jde o ulohu velmi vypocetne narocnou. Nas vyzkumny tym se dlouhodobe zabyva nekolika tematy. Prvnm je vyuzit apriorn molekularn znalosti k vytvaren odvozenych prznaku reprezentujcch funkcne ci jinak prbuzne mnoziny genu. Znalost mohou byt zname anotace genu, vzajemne regulacn vztahy mezi geny, vztahy mezi jejich blkovinnymi produkty, znalost transkripcnch faktoru, apod. Hlavn otazky jsou zrejme: 1) jak skupiny genu tvorit, 2) jak poctat jejich skupinovou expresi a 3) jak vybrat vhodne odvozene prznaky pred samotnym ucenm. Clem je maximalizovat presnost molekularnch klasikatoru zalozenych na odvozenych prznacch a take jejich srozumitelnost pro biology.
Czech name
Zefektivnění veřejného systému miXGENE pro integrativní analýzu molekulárních dat
Czech description
Molekularn klasikace biologickych vzorku na zaklade jejich anotovanych prolu genove exprese [14] je prirozenou ulohou. Pres prokazatelne uspechy [12] jde vsak o ulohu obtznou, zejmena vzhledem k cene genovych cipu a nzkemu poctu biologickych vzorku, vysokemu poctu sledovanych genu a nepresnostem v meren. Ulohy s temito charakteristikami casto vedou k preucen, kdy klasikatory dostatecne nezobecnuj a namsto zakladnch vztahu popisuj nahodile vazby v trenovacch datech. Resenm je regularizace, tedy zaveden dodatecne znalosti, nebo hromadne ucen bez ucitele z sirs skaly verejnych nekuratovanych biologickych vzorku. Pak jde o ulohu velmi vypocetne narocnou. Nas vyzkumny tym se dlouhodobe zabyva nekolika tematy. Prvnm je vyuzit apriorn molekularn znalosti k vytvaren odvozenych prznaku reprezentujcch funkcne ci jinak prbuzne mnoziny genu. Znalost mohou byt zname anotace genu, vzajemne regulacn vztahy mezi geny, vztahy mezi jejich blkovinnymi produkty, znalost transkripcnch faktoru, apod. Hlavn otazky jsou zrejme: 1) jak skupiny genu tvorit, 2) jak poctat jejich skupinovou expresi a 3) jak vybrat vhodne odvozene prznaky pred samotnym ucenm. Clem je maximalizovat presnost molekularnch klasikatoru zalozenych na odvozenych prznacch a take jejich srozumitelnost pro biology.
Classification
Type
V<sub>souhrn</sub> - Summary research report
CEP classification
JC - Computer hardware and software
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
—
Continuities
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Others
Publication year
2016
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Number of pages
7
Place of publication
Praha
Publisher/client name
CESNET, zájmové sdružení právnických osob
Version
—