Πρόβλεψη της κωδικής περιοχής βιολογικών αλληλουχιών
Creators: name: Τζανής, Γεώργιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2008
Subjects: subject: Βιοπληροφορική
subject: Πρόβλεψη γονιδίων
subject: Ανακάλυψη γνώσης σε βάσεις δεδομένων
subject: Μηχανική μάθηση
subject: Μοριακή βιολογία
subject: MANTIS
subject: Bioinformatics
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: Gene prediction
subject: Knowledge discovery in databases
subject: Machine learning
subject: Molecular biology

description: Η ραγδαία ανάπτυξη της τεχνολογίας έχει οδηγήσει στην αύξηση του ρυθμού παραγω-γής δεδομένων. Τα δεδομένα αυτά συνήθως αποθηκεύονται σε διάφορα μέσα και μεδιάφορες μορφές (π.χ. αρχεία, βάσεις δεδομένων, κ.α.), ώστε αργότερα να είναι δυνατήη ανάλυσή τους. Ωστόσο, οι παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης δεδομένων πολλές φορέςαδυνατούν να διαχειριστούν τα δεδομένα αποδοτικά και αποτελεσματικά με κύριεςαιτίες το μεγάλο όγκο και τις ιδιαιτερότητες (π.χ. θόρυβος, μεγάλος αριθμός διαστάσεων) των δεδομένων. Για το λόγο αυτό κρίνεται επιτακτική η χρήση τεχνικών πουαντιμετωπίζουν τα παραπάνω προβλήματα. Τέτοιες τεχνικές προσφέρουν τα επιστημονικά πεδία της μηχανικής μάθησης και της ανακάλυψης γνώσης από βάσεις δεδομένων.Η βιολογία είναι μια από τις επιστήμες για τις οποίες κρίνεται απαραίτητη η εφαρμογή τεχνικών μηχανικής μάθησης και ανακάλυψης γνώσης. Από τη στιγμή πουέγινε εφικτή η διεξαγωγή πειραμάτων και ερευνητικών προγραμμάτων ευρείας κλίμακας, όπως για παράδειγμα το πρόγραμμα του ανθρώπινου γονιδιώματος (Human GenomeProject), ο ρυθμός με τον οποίο συλλέγονται τα βιολογικά δεδομένα έχει αυξηθείεκθετικά. Η ανάγκη διαχείρισης και ανάλυσης των βιολογικών δεδομένων έχει οδηγήσει στην εμφάνιση μιας νέας και υποσχόμενης επιστημονικής περιοχής, της βιοπληροφορικής.Η παρούσα διατριβή κινείται στα πλαίσια της βιοπληροφορικής και πραγματεύεται το πρόβλημα της πρόβλεψης της κωδικής περιοχής βιολογικών αλληλουχιών, μιασημαντική διαδικασία που απαιτείται για την επισημείωση και χαρτογράφηση τωνγονιδιωμάτων των οργανισμών. Στα πρώτα κεφάλαια παρουσιάζονται τα επιστημονικάπεδία της μηχανικής μάθησης, της ανακάλυψης γνώσης, της μοριακής βιολογίας και τηςβιοπληροφορικής. Στη συνέχεια παρουσιάζεται η μεθοδολογία που αναπτύχθηκε γιατην πρόβλεψη της κωδικής περιοχής βιολογικών αλληλουχιών και τα πειράματα πουεκτελέστηκαν για την αξιολόγησή της μεθοδολογίας.
description: The rapid technological advances have resulted in an increased rate by which data arecollected. These data are usually stored in a variety of media and formats (e.g. files,databases, etc.) waiting to be analyzed sometime in the future. However, the traditionaldata analysis techniques cannot always handle these data efficiently and effectively. Thebasic reasons are the large volume and the peculiarities (e.g. noise, high dimensionspace) of the data. Therefore, the use of techniques that cure these problems is consideredindispensable. The fields of machine learning and knowledge discovery fromdatabases provide the necessary techniques.Biology is one of the fields that demand the use of machine learning and knowledgediscovery techniques. Since the conduction of large scale experiments and projects,like the Human Genome Project, became possible, the rate by which biologicaldata are collected has been exponentially increased. The need to manage and analyzethese data has driven to the emergence a new and promising field, namely bioinformatics.This dissertation deals with the bioinformatics problem of coding region predictionin biological sequences. This is an important task demanded for the annotation andmapping of organisms’ genomes. The first chapters present the fields of machinelearning, knowledge discovery, molecular biology and bioinformatics. The next chaptersdescribe the methodology that was developed for the prediction of coding regions inbiological sequences, as well as the experiments that were conducted for evaluating thismethodology.