Tato práce se zabývá problematikou automatizované klasifikace a rozpoznávání bakterií po získání jejich DNA procesem sekvenování. V rámci této práce je navržena a popsána nová metoda klasifikace založená na základě segmentu 16S rRNA. Představený princip je vytvořen podle stromové struktury taxonomických kategorií a používá známé algoritmy strojového učení pro klasifikaci bakterií do jedné ze tříd na nižší taxonomické úrovni. Součástí práce je dále implementace popsaného algoritmu a vyhodnocení jeho přesnosti predikce. Přesnost klasifikace různých typů klasifikátorů a jejich nastavení je prozkoumána a je určeno nastavení, které dosahuje nejlepších výsledků. Přesnost implementovaného algoritmu je také porovnána s několika existujícími metodami. Během validace dosáhla implementovaná aplikace KTC více než 45% přesnosti při predikci rodu na datových sadách BLAST 16S i BLAST V4. Na závěr je zmíněno i několik možností vylepšení a rozšíření stávající implementace algoritmu.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:403138 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Valešová, Nikola |
| Contributors | Hon, Jiří, Smatana, Stanislav |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0495 seconds