title: Machine learning of genomic profiles
creator: Schubert, Falk
subject: ddc-004
subject: 004 Data processing Computer science
description: Gegenstand dieser Arbeit ist das maschinelle Lernen und seine Anwendung auf genomische Profile. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Informatik, der sich mit der Analyse und dem Design von Algorithmen beschaftigt, die Regeln und Muster aus Datensätzen ableiten.  Genomische Profile beschreiben Veränderungen der DNA, z.B. der Anzahl ihrer Kopien. Tumorerkrankungen werden oftmals von diesen genomischen Veränderungen hervorgerufen. Es werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens auf ihre Anwendbarkeit in Bezug auf genomische Profile untersucht. Des Weiteren wird eine Verlustfunktion für Überlebenszeitdaten entworfen. Anschließend wird ein analytischer Bezugsrahmen entwickelt, um Aberrationsmuster zu finden, die mit einer speziellen Tumorerkrankung assoziiert sind. Der Bezugsrahmen umfaßt die Vorverarbeitung, Merkmalsselektion und Diskretisierung von genomischen Profilen sowie Strategien zum Umgang mit fehlenden Werten und eine mehrdimensionale Analyse. Abschließend folgen das Training und die Analyse des Klassifikators. In dieser Arbeit wird weiterhin eine Erklärungskomponente vorgestellt, die wichtige Merkmale für die Klassifikation eines Falles identifiziert und ein Maß für die Richtigkeit einer Klassifikation liefert. Solch eine Erklärungskomponente kann die Basis für die Integration eines Klassifikators , z.B. einer Support-Vektor-Maschine, in ein entscheidungsunterstützendes System sein. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Methoden wurden erfolgreich zur Beantwortung von biologischen Fragestellungen wie der frühen Metastasierung oder der Mikrometastasierung angewandt und führten zur Entdeckung bisher unbekannter Tumormarker. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, dass Verfahren des maschinellen Lernens zum Erkenntnisgewinn in Bezug auf genomische Veränderungen beitragen und Möglichkeiten zu einer weiteren Verbesserung der Therapie für Tumorpatienten aufzeigen.
date: 2008
type: Dissertation
type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
type: NonPeerReviewed
format: application/pdf
identifier: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserverhttps://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/10336/1/Diss_final.pdf
identifier: DOI:10.11588/heidok.00010336
identifier: urn:nbn:de:bsz:16-opus-103365
identifier:   Schubert, Falk  (2008) Machine learning of genomic profiles.  [Dissertation]     
relation: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/10336/
rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
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language: eng