Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Prediction of drug classes based on gene expression data

Li, Yinghua (2018)

 
Avaa tiedosto
1531131672.pdf (1.423Mt)
Lataukset: 



Li, Yinghua
2018

Bioteknologian tutkinto-ohjelma - Degree Programme in Biotechnology
Lääketieteen ja biotieteiden tiedekunta - Faculty of Medicine and Life Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2018-06-20
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:uta-201807092292
Tiivistelmä
Nowadays, the financial investments in pharmaceutical research and development are an enormous increase. Drug safety is very important to health and drug development. Finding new uses for the approved drug has become important for the pharma industry. Drug classification accuracy helps identify useful information for studying drugs, also helps in accurate diagnosis of drugs. Gene expression data makes a possible study of biological problems and machine learning methods are playing an essential role in the analysis process. Meanwhile, many machine learning methods have been applied to classification, clustering, dynamic modeling areas of gene expression analysis.

This thesis work is using R programming language and SVM machine learning method to predict the ATC class of drugs based on the gene expression data to see how well the gene expression patterns correlate after treatment within the therapeutic/pharmacological subgroup. A dimensionality reduction method will use to reduces the dimensions of the dataset that improves the classification performance. The classifiers built using SVM machine learning technique in this thesis study had limited with detecting drug groups based on the ATC system.
Kokoelmat
  • Opinnäytteet - ylempi korkeakoulututkinto [40800]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste