Machine learning approach to the study of chromatin

Des de l’aparició de les tecnologies de seqüenciació d’alt rendiment, els conjunts de dades biològiques han esdevingut cada cop més grans i complexes, la qual cosa els fa pràcticament impossibles d’interpretar manualment. El paradigma de l’aprenentatge automàtic permet fer una anàlisi sistemàtica de...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Cuscó Pons, Pol
Formato: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2017
País:España
Recursos:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/565685
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/10803/565685
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Machine learning
HMM
SVM
Epigenetics
ChIP-seq
Aprenentatge automàtic
Epigenètica
575
Descrição
Resumo:Des de l’aparició de les tecnologies de seqüenciació d’alt rendiment, els conjunts de dades biològiques han esdevingut cada cop més grans i complexes, la qual cosa els fa pràcticament impossibles d’interpretar manualment. El paradigma de l’aprenentatge automàtic permet fer una anàlisi sistemàtica de les relacions i patrons existents en els conjuts de dades, tot aprofitant l’enorme volum de dades disponibles. No obstant això, una aplicació poc curosa dels principis bàsics de l’aprenentatge automàtic pot conduir a estimacions massa optimistes, un problema prevalent conegut com a sobreajust. En el camp del plegament de proteïnes, en vam trobar exemples en models publicats que afirmaven tenir un alt poder predictiu, però que es comportaven de forma mediocre devant de dades noves. En el camp de l’epigenètica, problemes com la falta de reproducibilitat, qualitat heterogènia i conflictes entre replicats esdevenen evidents quan es comparen diferents conjunts de dades de ChIP-seq. Per superar aquestes limitacions vam desenvolupar Zerone, un discretitzador de ChIP-seq basat en aprenentatge automàtic que és capaç de combinar informació de diferents replicats experimentals i d’identificar automàticament dades de baixa qualitat o irreproduïbles.