National Repository of Grey Literature 3 records found  Search took 0.00 seconds. 
Methods for class prediction with high-dimensional gene expression data
Šilhavá, Jana ; Matula, Petr (referee) ; Železný, Filip (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Dizertační práce se zabývá predikcí vysokodimenzionálních dat genových expresí. Množství dostupných genomických dat významně vzrostlo v průběhu posledního desetiletí. Kombinování dat genových expresí s dalšími daty nachází uplatnění v mnoha oblastech. Například v klinickém řízení rakoviny (clinical cancer management) může přispět k přesnějšímu určení prognózy nemocí. Hlavní část této dizertační práce je zaměřena na kombinování dat genových expresí a klinických dat. Používáme logistické regresní modely vytvořené prostřednictvím různých regularizačních technik. Generalizované lineární modely umožňují kombinování modelů s různou strukturou dat. V dizertační práci je ukázáno, že kombinování modelu dat genových expresí a klinických dat může vést ke zpřesnění výsledku predikce oproti vytvoření modelu pouze z dat genových expresí nebo klinických dat. Navrhované postupy přitom nejsou výpočetně náročné.  Testování je provedeno nejprve se simulovanými datovými sadami v různých nastaveních a následně s~reálnými srovnávacími daty. Také se zde zabýváme určením přídavné hodnoty microarray dat. Dizertační práce obsahuje porovnání příznaků vybraných pomocí klasifikátoru genových expresí na pěti různých sadách dat týkajících se rakoviny prsu. Navrhujeme také postup výběru příznaků, který kombinuje data genových expresí a znalosti z genových ontologií.
Nowcasting the Czech Trade Balance
Babecká Kucharčuková, Oxana ; Brůha, Jan
The Working Paper Series of the Czech National Bank (CNB) is intended to disseminate the results of the CNB’s research projects as well as the other research activities of both the staff of the CNB and collaborating outside contributors, including invited speakers. The Series aims to present original research contributions relevant to central banks. It is refereed internationally. The referee process is managed by the CNB Research Department. The working papers are circulated to stimulate discussion. The views expressed are those of the authors and do not necessarily reflect the official views of the CNB.
Fulltext: Download fulltextPDF
Methods for class prediction with high-dimensional gene expression data
Šilhavá, Jana ; Matula, Petr (referee) ; Železný, Filip (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Dizertační práce se zabývá predikcí vysokodimenzionálních dat genových expresí. Množství dostupných genomických dat významně vzrostlo v průběhu posledního desetiletí. Kombinování dat genových expresí s dalšími daty nachází uplatnění v mnoha oblastech. Například v klinickém řízení rakoviny (clinical cancer management) může přispět k přesnějšímu určení prognózy nemocí. Hlavní část této dizertační práce je zaměřena na kombinování dat genových expresí a klinických dat. Používáme logistické regresní modely vytvořené prostřednictvím různých regularizačních technik. Generalizované lineární modely umožňují kombinování modelů s různou strukturou dat. V dizertační práci je ukázáno, že kombinování modelu dat genových expresí a klinických dat může vést ke zpřesnění výsledku predikce oproti vytvoření modelu pouze z dat genových expresí nebo klinických dat. Navrhované postupy přitom nejsou výpočetně náročné.  Testování je provedeno nejprve se simulovanými datovými sadami v různých nastaveních a následně s~reálnými srovnávacími daty. Také se zde zabýváme určením přídavné hodnoty microarray dat. Dizertační práce obsahuje porovnání příznaků vybraných pomocí klasifikátoru genových expresí na pěti různých sadách dat týkajících se rakoviny prsu. Navrhujeme také postup výběru příznaků, který kombinuje data genových expresí a znalosti z genových ontologií.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.