search query: @keyword geneettiset algoritmit / total: 16
reference: 6 / 16
« previous | next »
Author:Karhu, Kalle
Title:Exploring the effect of different microRNA target prediction techniques
MikroRNAiden kohdepaikkojen ennustaminen eri menetelmin
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:[7] + 57      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Ohjelmistotekniikka   (T-106)
Supervisor:Tarhio, Jorma
Instructor:Lähdesmäki, Harri
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203091385
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:microRNAs
microRNA targets
genetic algorithms
mikroRNAt
mikroRNAiden kohdepaikat
geneettiset algoritmit
Abstract (eng): MicroRNA target prediction is a relatively new field, predicting the actions of approximately 22 nt long RNA sequences, which are shown to cause translational repression in animals and plants.
First prediction tools were introduced in 2003.

In animals, the prediction is computationally extremely challenging.
This is due to the various complex mechanics involved and the fact that the biological phenomenon of miRNA-mRNA binding is still largely unknown.

This thesis provides a condensed overview of the field, by presenting seven existing and one new animal miRNA target prediction tool.
The new prediction tool uses a genetic algorithm to optimize a_ne gap alignment parameters used in the prediction.

This tool is compared with a popular and established tool, miRanda.
The results suggest that the GA-based tool produces more accurate target predictions.
It is shown that the GA-based target predictor outperforms the miRanda tool in the classification of potential miRNA-mRNA interactions, consistently resulting in higher sensitivity values with identical specificity values.
It is additionally shown that the affine gap alignment parameters produced by the GA result in better performance than a set of hand tuned parameters used by the miRanda target prediction tool.

The results presented in this thesis additionally give rise to the hypothesis of the existence of at least two different types of miRNA-mRNA duplexes.
Abstract (fin): MikroRNAiden kohdepaikkojen ennustaminen on verrattain uusi tutkimuskenttä, jossa tarkoituksena on ennustaa noin 22 nukleotidin mittaisten RNA-sekvenssien käyttäytymistä.
On osoitettu, että mikroRNAt säätelevät geenien ekspressiotasoja eläimissä ja kasveissa sitoutumalla lähetti-RNA:ihin ja siten estämällä niiden translaatiota proteiineiksi.
Ensimmäiset mikroRNAiden kohdepaikkoja ennustavat työkalut esiteltiin vuonna 2003.

Kohdepaikkojen ennustaminen on erityisen vaikeaa eläinkuntaan kuuluvissa organismeissa.
Ongelmat aiheutuvat osin jo tunnettujen mekanismien monimutkaisuudesta ja osin siitä, että kaikkia mekanismeja, jotka liittyvät mikroRNA:n sitoutumiseen lähetti-RNA:han, ei vielä täysin tunneta.

Tässä diplomityössä esitellään seitsemän käytössä olevaa mikroRNAiden kohdepaikkoja ennustavaa työkalua ja yksi uusi työkalu.
Esitelty uusi työkalu käyttää geneettistä algoritmia mikroRNAn ja lähetti-RNA:n rinnastuksessa käytettävien parametrien optimointiin.
Tätä työkalua verrataan tunnettuun ja tunnustettuun miRanda työkaluun.
Saadut tulokset osoittavat, että GA-pohjainen työkalu saavuttaa mikroRNA - lähetti-RNA luokittelussa samoilla spesifisyys arvoilla tasaisesti korkeampia sensitiivisyys arvoja, kuin miRanda.

Lisäksi esitetyt tulokset tukevat hypoteesia vähintään kahden erityyppisen mikroRNA - lähetti-RNA dupleksin olemassaolosta.
ED:2010-04-07
INSSI record number: 39408
+ add basket
« previous | next »
INSSI