Pärilike tunnuste täpne prognoosimine DNA põhjal

dc.contributor.advisorParts, Leopold, juhendaja
dc.contributor.authorMärtens, Kaspar
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituutet
dc.date.accessioned2015-07-08T10:56:53Z
dc.date.available2015-07-08T10:56:53Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractIndiviidi DNA järjestuse põhjal on võimalik ennustada pärilikke tunnuseid, nagu juuksevärv, kehakaal ja erinevad haigusriskid. Käesolevas töös uurime fenotüüpide prognoosimist suure pärmipopulatsiooni näitel. Meie eesmärgiks on välja selgitada, kui täpselt on võimalik fenotüüpe prognoosida ainult genotüübi põhjal ning kuivõrd saab ennustustäpsust suurendada, kui on teada indiviidi teiste fenotüüpide mõõtmistulemused. Modelleerimisel võtame arvesse eksperimendidisainist tulenevaid indiviididevahelisi sõltuvusi. Töös võrdleme lineaarsete segamudelite, mitmemõõtmeliste lineaarsete segamudelite ning juhuslike segametsade prognoosivõimet. Meil õnnestub saavutada ennustustäpsus, mis ületab pärilikkusel põhinevad klassikalised piirid. Lisaks pakume prognoosimiseks välja uue meetodi, mis kombineerib lineaarsete segamudelite ning juhuslike segametsade tugevaid külgi. Näitame simuleeritud andmetel, et selle prognoositäpsus ületab alternatiivsete mudelite oma.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/47564
dc.language.isoetet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subjectlineaarne segamudelet
dc.subjectmitmemõõtmeline lineaarne segamudelet
dc.subjectjuhuslik segametset
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherlinear mixed modelen
dc.subject.othermulti-trait linear mixed modelen
dc.subject.othermixed random foresten
dc.titlePärilike tunnuste täpne prognoosimine DNA põhjalet
dc.typeThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
martens_kaspar_msc_2015.pdf
Size:
2.18 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: