Іванько, Катерина ОлегівнаКузьмінська, Дарія Вячеславівна2023-07-212023-07-212023Кузьмінська, Д. В. Машинне навчання для діагностики захворювань за даними секвенування мікробіому кишківника людини : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Кузьмінська Дарія Вячеславівна. – Київ, 2023. – 69 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/58445Дана дипломна робота сфокусована на аналізі даних секвенування ДНК мікробіому кишківника людини. Аналіз був реалізований за допомогою методів машинного навчання, його результати можна використовувати мікробіологам для діагностики захворювань кишківника людини. У першому розділі було розглянуто поняття секвенування ДНК та методи, які використовуються для цього. Також було розглянуто поняття мікробіому та його зв’язок зі здоров’ям людини. Другий розділ містить опис роботи з секвенованими даними. Показано вид сигналів, які передаються під час секвенування та подальшу обробку даних перед їх аналізом. Також було описано як проводиться аналіз даних секвенування ДНК мікробіому. У третьому розділі міститься розробка скрипту для аналізу, яка була виконана за допомогою мови програмування Python, використовуючи методи машинного навчання (бібліотека scikit-learn). Також було розроблено веб-інтерфейс, який містить навчені моделі, які показали найефективніші результати під час дослідження. Даним інтерфейсом можуть користуватись мікробіологи для діагностики таких захворювань як: хвороба Крона, діабет другого типу та синдром подразненого кишечника. Точність проведеного аналізу залежить від даних, які будуть використовуватись для діагностування. Для аналізу трьох-класового пакету даних точність досліджень 80-90%. Для аналізу чотирьох-класового пакету даних – 75%.69 с.ukмашинне навчаннясеквенування мікробіомуBachelor Thesis