arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Klasterduspõhine motiiviotsing lühikestel peptiididel
Nimi Mari-Liis Kruup
Kokkuvõte Uute sekveneerimistehnoloogiate abil genereeritakse palju erineva taustaga bioloogilisi andmeid. Olulise info leidmiseks tuleb neid andmeid analüüsida. Antud töös koostame meetodi, mis suudab tuvastada motiive suurest hulgast lühikestest aminohapete järjestustest ehk peptiididest, mis sisaldavad infot konkreetse inimese organismis olevate antikehade kohta. On alust arvata, et leitud motiivide abil võib olla võimalik tuvastada, milliseid haiguseid inimene on põdenud. Kuna ükski uuritud olemasolevatest tööriistadest selle probleemi lahendamiseks ei sobinud, koostasime motiivide tuvastamiseks uue meetodi. Meetodi esimene osa, sarnaste peptiidigruppide tuvastamine, põhineb hierarhilisel klasterdamisel ning sisaldab kahte erinevat võimalust hierarhilise klasterduse puust automaatselt klastrite eraldamiseks. Meetodi teine osa on sarnaste peptiidide klastritest motiivide tuvastamine. Kuna pärisandmetes olevad motiivid ei ole teada, genereerisime sünteetilised andmed, mille peal koostatud meetodit valideerida. Koostatud meetod suutis vastavalt sünteetiliste andmete omadustele tuvastada 50% kuni 100% sinna sisestatud motiividest, pärisandmetele eeldatavalt kõige sarnasema andmestiku peal 86%. Motiivide lugemise meetod töötas samamoodi hästi, etteantud mürata klastrite pealt suudetakse tuvastada 100% motiividest ning müraga klastrite pealt 90% motiividest. Koostatud meetodit on võimalik rakendada ka teistest bioloogilistest andmetest motiivide otsimiseks. Sel juhul peaks muutma teatud parameetreid, mis selles töös kasutatava andmestiku jaoks on seatud. Edaspidiseks tööks võiks olla meetodi töötamise valideerimine teiste omadustega andmete peal.
Lõputöö keel eesti
Lõputöö tüüp Magister - Informaatika
Juhendaja(d) Meelis Kull Jaak Vilo
Kaitsmise aasta 2015
PDF