Home > Search Results: keywords:"genomická predikce"
Search:
Search Tips :: Advanced Search
Search collections:
Sort by: Display results: Output format:
National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Genomic prediction based on deep learning using LSTM networks
 Komjaty, Daniel ; Provazník, Valentine (referee) ; Schwarzerová, Jana (advisor)
This bachelor's thesis deals with the problem of genomic prediction using machine learning based prediction methods. The first part of the thesis deals with theoretical review with a narrower focus on genomic prediction and its application to plant data. Thesis then discusses prediction algorithms and machine learning based models that are used for genomic prediction. The following section contains a more detailed description of the used genomic and metabolomic data, provided by the thesis supervisor. The fourth section describes the actual implementation of the selected machine learning models. The last fifth section deals with the evaluation of the machine learning models and discussion of the results.
Detailed record
Genomic prediction and genome-wide association studies of metabolic networks
 Schwarzerová, Jana ; Weckwerth, Wolfram (referee) ; Ramberger,, Benjamin (advisor)
Současný výzkum rozhraní bioinformatiky a ekologického inženýrství nabízí potenciál díky kombinaci laboratorní analýzy a pokročilých bioinformatických algoritmů. Tato práce zkoumá kombinaci metabolické analýzu GC-MS pro identifikaci a kvantifikaci metabolitů při narušení životního prostředí s pokročilými bioinformatickými přístupy celo-genomových asociačních studií (GWAS). Analýza se provádí pomocí genomové predikce založené na dvou různých podmínkách růstu souvisejících s teplotou shromážděného souboru dat z 241 přirozených přístupů (genotypů) Arabidopsis thaliany. Současné výzvy, které vyplývají ze změny klimatu a globálního znečištění, podporují základní výzkum adaptace organismů v důsledku vlivů na životní prostředí. Výzkum v této oblasti může hrát klíčovou roli při řešení souvisejících problémů životního prostředí. Zejména rostlin sloužících jako primární producenti našich nejdůležitějších zdrojů, potravin, zdraví a energie, představují v tomto ohledu nejdůležitější výzkumné subjekty. Výsledky prezentované v této práci odhalují jednotlivé strategie adaptace na stres rostliny chladem v závislosti na jejím původním prostředí. Kromě toho asociace metabolitů s GWAS odhalila potenciální genomové oblasti podílející se na adaptaci rostliny na chladnou teplotu. Zatímco jednoduchá pozorování odhalují pouze změny fenotypů, změny v genotypech organismů lze zachytit pomocí metabolické technologie GWAS uvedené v této práci s dalším možným využitím v průmyslové ekologii a biotechnologii. Závěrečná část práce je rozšířena o použití inverzní stochastické Lyapunovovy maticové rovnice pro získané výsledky pomocí zkoumání regulace metabolismu během adaptace na chladnou teplotu.
Detailed record

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.
Digital Repository :: Search :: Submit :: Personalize :: Help
Powered by Invenio v1.1.2
Maintained by admin.invenio@techlib.cz
This site is also available in the following languages:
Česky  English