haku: @keyword gene expression / yhteensä: 13
viite: 9 / 13
| Tekijä: | Parkkinen, Juuso |
| Työn nimi: | Generative Probabilistic Models of Biological and Social Network Data |
| Generatiivisia todennäköisyysmalleja biologiselle ja sosiaaliselle verkkodatalle | |
| Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
| Julkaisuvuosi: | 2008 |
| Sivut: | ix + 61 Kieli: eng |
| Koulu/Laitos/Osasto: | Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta |
| Oppiaine: | Informaatiotekniikka (T-61) |
| Valvoja: | Kaski, Samuel |
| Ohjaaja: | Sinkkonen, Janne |
| Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203071335 |
| OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
| Sijainti: | P1 Ark S80 | Arkisto |
| Avainsanat: | Bayesian inference functional module gene expression interaction component model network data protein interaction relational data Bayesilainen päättely geeniekspressio proteiinien vuorovaikutus relationaalinen data toiminnallinen moduuli verkkodata vuorovaikutuskomponenttimalli |
| Tiivistelmä (fin): | Useat monimutkaiset systeemit voidaan esittää verkkona, jossa kaaret yhdistävät solmuja. Soluissa molekyylien, kuten proteiinien, vuorovaikutukset muodostavat verkon, ja sosiaalinen systeemi voi koostua yksittäisten toimijoiden suhteista. Verkkojen analysointi on kehittynyt pienen ihmisjoukon välisten suhteiden tutkimisesta valtavien monimutkaisten verkkojen, kuten Facebookin ja My- Spacen tapaisten kommunikaatioverkkojen tai solun laajuisten molekyyliverkkojen, analysointiin. Sen lisäksi, että käytännön verkot ovat erittäin suuria, ne ovat tyypillisesti harvoja ja epätäydellistä. Tällaisten verkkojen menestyksekäs analysointi vaatii kehittyneiden laskennallisten menetelmien käyttöä. Tämän diplomityön aiheena on uusi generatiivinen todennäköisyysmalliperhe, vuorovaikutuskomponenttimallit. Se on suunniteltu tiheästi kytkettyjen aliverkkojen löytämiseen kohinaisesta verkkodatasta. Tällaisilla aliverkoilla on monia tulkintoja käytännön sovelluksissa, kuten toiminnalliset geenimoduulit proteiinien vuorovaikutusverkoissa tai yhteisöt sosiaalisissa verkoissa. Malliperhe on suunniteltu mahdollisimman yksinkertaiseksi, jotta se olisi ymmärrettävä ja laskennallisesti toteutettavissa. Tässä työssä mallia sovelletaan uuteen ongelmaan, proteiinien vuorovaikutusverkkoihin, ja tavoitteena on löytää biologisesti järkeviä toiminnallisia moduuleita. Vaihtoehtoja mallin laajentamiseksi ymmärtämään myös verkkoja rikkaampaa dataa, kuten solmujen ominaisuuksia, esitellään ja kokeillaan. Tehdyissä kokeissa mallit löytävät tulkittavia klusterirakenteita verkoista useilla sovellusalueilla. Ehdotetut muutokset parantavat mallin suorituskykyä. |
| Tiivistelmä (eng): | Many complex systems can be represented as networks in which nodes are connected with edges. In cells, interactions between molecules, such as proteins, form a network, and social systems can consist of relationships between individual actors. Network analysis has developed from early studies of relationships between a small group of people to the analysis of huge complex networks, such as communication networks like Facebook and MySpace, or cell-wide biomolecular networks. In addition to being very large, the networks arising from real-world systems are typically sparse and contain missing and incomplete data. Successful analysis of such networks thus requires advanced computational methods. The topic of this thesis is a new generative probabilistic modeling framework, interaction component models, which is designed to detect densely connected subnetworks from noisy network data. Such subnetworks have many interpretations in practical applications, such as functional gene modules in protein interaction networks or communities in social networks. The model family is designed to be as simple as possible, to keep it understandable and computationally feasible. In this thesis, the model is applied to a new problem domain, namely protein interaction networks, in order to detect biologically relevant functional modules. Extensions to include additional data, such as attributes of the nodes, into the analysis are proposed and tested. Improvements to model inference are also introduced and their effect studied. In the experiments, models are able to find meaningful cluster structures from networks in several problem domains. The proposed modifications improve model performance. |
| ED: | 2009-10-27 |
INSSI tietueen numero: 38510
+ lisää koriin
INSSI