Új generációs szekvenálási adatok hibatűrő kezelése döntési fákkal

OData támogatás
Konzulens:
Marx Péter
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Ennek a szakdolgozatnak főcélja a több-tényező dimenzió redukciót végző algoritmus megvalósítása és módosítása, hogy közvetlen a VCF fájlokból tudjon adatot beolvasni.

Szakdolgozat első része az új-generációs szekvenálási technológiák, azok módszereinek és eszközeinek bevezetője. Ezek technológiák által keletkezett nyers adatokról, még egymást követő lépésekben keletkező, szabványosított, platform független adat formátumokról és használatukról is lesz szó. Azt követően több-tényező dimenzió redukciós algoritmust és annak kereszt-validációval való implementációt mutatom be.

Ezen szakdolgozat kutatásának célkitűzésként szereplő programozási feladat leírása található a következő fejezetben. Ismertetem az általam megvalósított módszereket a kontroll-eset tanulmányt tartalmazó VCF fájlból az adat beolvasására és a legjobb modell meghatározására az említett algoritmus alapján. A program eredményei megmutatják a legkisebb osztályozási hiba aranyú legjobb modelleket és a különböző osztályozási teljesítményüket több dimenzióban.

Végül, a következtetés fejezetben, a szoftver teljesítményének értékelése és a tovább fejlesztésre tett javaslatok találhatók.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.