Створення хмарного біоінформатичного програмного забезпечення для аналізу даних експресії генів людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШевгалішин, Роман Львович
dc.contributor.authorШинкаренко, Олександр Андрійович
dc.date.accessioned2021-02-25T08:32:15Z
dc.date.available2021-02-25T08:32:15Z
dc.date.issued2020-05
dc.description.abstractenTranscriptomics consists of an array of methods that involve gene expression analysis. Most of the early transcriptomics methods were interested in a broad set of genes. In addition to research analyses based on expression level normalization, a lot of effort was given to the statistical tests optimization that decide whether there is a difference in expression of a given gene between two or more phenotypes. This analysis is called Differential Gene Expression (DGE) analysis. Two main goals of DGE are: 1. To estimate size of differential expression between two or more conditions based on calculations of used samples 2. To estimate the statistical significance of this change. Looking at the typical visualisations, we can establish that existing methods are: 1. Hard to understand and require significant dive to fully comprehend. 2. Don’t allow to functionally evaluate gene sets on a gene level. I have created a novel visualization that allows me to fix these problems. Besides that, new software was created to display this and other known visualizations.uk
dc.description.abstractukТранскриптоміка — це сукупність методів, що займаються аналізом даних експресії генів. Більшість ранніх транскриптомних методів цікавилася широкою групою генів. На додаток до проведення дослідницьких аналізів, заснованих на нормалізації рівня експресії, було спрямовано чимало зусиль на оптимізацію статистичних тестів, що вирішують, чи є різниця в експресії вибраного гену між двома (або більше) умовами (фенотипами). Такий аналіз називається аналізом диференціальної експресії (Differential Gene Expression analysis, DGE). Двома основними завданнями всіх інструментів DGE є: 1. Оцінити величину диференціальної експресії між двома або більше умовами на основі підрахунку читання від повторених зразків, тобто обчислити зміну кількості зчитувань у ході секвенування. 2. Оцінити статистичну значущість різниці. Оглянувши типові види візуалізацій, ми можемо встановити, що існуючі методи: складні в розумінні та вимагають значного поглиблення для повного розуміння. Зазвичай не дозволяють функціонально оцінити набори генів на генному рівні. Я створив нову візуалізацію, яка дозволяє це зробити. Крім того, було створено програмне забезпечення для відображення цієї та інших відомих візуалізацій.uk
dc.format.page80 с.uk
dc.identifier.citationШинкаренко, О. А. Створення хмарного біоінформатичного програмного забезпечення для аналізу даних експресії генів людини : магістерська дис. : 162 Біотехнології та біоінженерія / Шинкаренко Олександр Андрійович. – Київ, 2020. – 80 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39645
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectтранскриптомікаuk
dc.subjectбіоінформатичне програмне забезпеченняuk
dc.subjectекспресіяuk
dc.subjectаналіз збагачення наборів генівuk
dc.subjecttranscriptomicsuk
dc.subjectbioinformatic softwareuk
dc.subjectgene expressionuk
dc.subjectgene set enrichment analysisuk
dc.titleСтворення хмарного біоінформатичного програмного забезпечення для аналізу даних експресії генів людиниuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Shynkarenko_magistr.docx
Розмір:
1.66 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КБ)
Магістерські роботи