search query: @keyword Bayesian networks / total: 9
reference: 6 / 9
« previous | next »
Author:Kaapro, Aatu
Title:Modeling gene regulatory networks with Bayesian networks
Geenisäätelyverkkojen mallinnus Bayes-verkoilla
Publication type:Master's thesis
Publication year:2006
Pages:152      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Laskennallinen tekniikka   (S-114)
Supervisor:Kaski, Kimmo
Instructor:Heikkonen, Jukka
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:Bayesian networks
gene regulatory network
prior information
Bayes-verkot
geenisäätelyverkko
prioritieto
Abstract (fin): Geenisäätelyverkot kuvaavat geenien välisiä vuorovaikutuksia.
Niiden oppiminen biologisesta aineistosta on vaikeaa, mutta onnistuessaan tarjoaa huomattavasti muun muassa lääkekehitykseen soveltuvaa tietoa.
Geenisäätelyverkkoja on perinteisesti opittu geeniekspressiodatasta, joka ei kuitenkaan yksinään riitä verkkorakenteiden luotettavaan päättelyyn.
Geenisäätelyverkkojen oppimista voidaan parantaa ottamalla huomioon muista tiedonlähteistä saatavaa tietämystä.

Tässä diplomityössä tunnistetaan useita biologisen tietämyksen lähteitä, joita voidaan käyttää avuksi mallinnettaessa geenisäätelyverkkoja Bayes-verkoilla.
Bayes-verkot ovat graafisia tilastollisia malleja ja yleisesti käytettyjä geenisäätelyverkkojen oppimiseen.

Koska geeniekspressiodataa on yleensä saatavilla niukasti, saattaa oppimisprosessissa löytyä monta vaihtoehtoista aineiston hyvin selittävää verkkorakennetta.
Tällöin yksittäinen verkkorakenne ei välttämättä ole kovinkaan hyvä kuvaus ratkaisusta.
Tämän takia työssä käytettiin Markov-ketju Monte Carlo menetelmää erilaisten verkkoratkaisujen etsimiseen ja mallien keskiarvoistusta ratkaisuissa toistuvien piirteiden etsintään.

Eri lähteistä saatava ns. prioritieto yhdistettiin verkkomallien oppimisprosessiin informatiivisilla rakenneprioreilla, malliavaruuden rajoitteilla ja mallien rakenteiden muokkauksilla.
Työssä esitetyt menetelmät soveltuvat muihinkin oppimismenetelmiin kunhan ne pohjautuvat verkkorakenteiden etsimiseen ja pisteyttämiseen.

Diplomityön kokeet osoittavat että ilman prioritietoa verkkorakenteiden oppiminen on epäluotettavaa.
Informatiivisen rakennepriorin ja oppimisrajoitteiden lisääminen parantavat aineistosta opittujen verkkomallien laatua.
ED:2007-01-10
INSSI record number: 32856
+ add basket
« previous | next »
INSSI