Ανάλυση φασματομετρικών δεδομένων μεταβολώματος ποντικιού με μεθόδους μηχανικής μάθησης
Creators: name: Λιαπίκος, Θεόδωρος Αθανάσιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Τεχνικές Προεπεξεργασίας Δεδομένων
Σημαντικότητα Μεταβλητής
Machine Learning
Data Preprocessing Techniques
Significance of Variable

description: Σκοπός της Διπλωματικής εργασίας είναι να μελετηθεί βιολογικό δείγμα, προερχόμενο από ποντίκια που λάμβαναν τροφή χαρουπιού, με μεθόδους Μηχανικής Μάθησης. Το βιολογικό δείγμα αφορά φασματομετρικά δεδομένα από την ανάλυση του μεταβολώματος των ποντικιών με συνδυασμένη τεχνική Υγρής Χρωματογραφίας Υπερυψηλής Απόδοσης και Φασματομετρίας Μάζας. Η εργασία αποτελείται από επιμέρους τμήματα. Αρχικά αναπτύσσονται τεχνικές προεπεξεργασίας των δεδομένων, απαραίτητο στάδιο για την ακόλουθη ανάλυση. Στη συνέχεια χρησιμοποιούνται μέθοδοι Μηχανικής Μάθησης, επιβλεπόμενες και μη επιβλεπόμενες, για τη μείωση των διαστάσεων των δεδομένων και την απεικόνισή τους στις 2 διαστάσεις. Στη συνέχεια χρησιμοποιούνται επιλεγμένοι μέθοδοι επιβλεπόμενης ταξινόμησης και διερευνάται η απόδοσή τους στην ταξινόμηση των δεδομένων στις κλάσεις τους με στόχο τον εντοπισμό της μεθόδου με την βέλτιστη απόδοση. Εξετάζεται επίσης η επίδραση των διαφόρων διαμορφώσεων των δεδομένων στην απόδοση των μεθόδων. Τέλος χρησιμοποιούνται οι μέθοδοι επιβλεπόμενης ταξινόμησης με σκοπό τον εντοπισμό των σημαντικότερων από τις μεταβλητές των δεδομένων, που συμβάλλουν στην ταξινόμηση των δεδομένων στις κλάσεις τους. Αρχικά εξετάζεται η επίδρασή της χρήσης των σημαντικότερων μεταβλητών στην απόδοση των μεθόδων ταξινόμησης. Στη συνέχεια εξετάζεται η επαναληψιμότητα εντοπισμού των επιμέρους σημαντικών μεταβλητών από τις μεθόδους στις διάφορες διαμορφώσεις των δεδομένων. Απομονώνονται αυτές οι μεταβλητές που εντοπίζονται ως σημαντικές από όλες τις μεθόδους σε διάφορες διαμορφώσεις των δεδομένων.
description: The aim of the thesis is to study biological sample from carob-fed mice using Machine Learning methods. The biological sample contains spectrometric data from mouse metabolome analysis using a combination of Ultra High Performance Liquid Chromatography and Mass Spectrometry. The study consists of individual sections. First, data preprocessing techniques are developed, a necessary step for the following analysis. Then, supervised and unsupervised Machine Learning methods are used to reduce the dimensions of the biological data and visualize them in 2 dimensions. Then, selected supervised classification methods are used and their performance in classifying the data into their individual classes is investigated, in order to identify the method with optimum performance. The effect of different data configurations on the performance of the classification methods is also examined. Finally, supervised classification methods are used to identify the most important of the data variables based on their contribution to classify the data into their classes. First, the effect of using the most important variables on the performance of classification methods is examined. The repeatability of the detection of the individual significant variables, by the methods in the various data configurations, is then determined. Variables, identified as significant by all methods in various data configurations, are then isolated and identified by their index number.