Genomická predikce založená na hlubokém učení pomocí sítí LSTM

Abstract

Tato bakalářská práce se věnuje problematice genomické predikce s využitím predikčních metod založených na strojovém učení. V první části se práce zabývá teoretickou rešerší s užším zaměřením na genomickou predikci a její aplikaci v rámci rostlinných dat. Dále se zabývá predikčními algoritmy a modely založenými na strojovém učení, které se využívají pro genomické predikce. Další část obsahuje podrobnější popis použitých genomických a metabolomických dat poskytnutých od vedoucí práce. Ve čtvrté části je popsána samotná implementace vybraných modelů strojového učení. Poslední pátá část se zabývá zhodnocením modelů strojového učení a diskuzí k výsledkům.This bachelor's thesis deals with the problem of genomic prediction using machine learning based prediction methods. The first part of the thesis deals with theoretical review with a narrower focus on genomic prediction and its application to plant data. Thesis then discusses prediction algorithms and machine learning based models that are used for genomic prediction. The following section contains a more detailed description of the used genomic and metabolomic data, provided by the thesis supervisor. The fourth section describes the actual implementation of the selected machine learning models. The last fifth section deals with the evaluation of the machine learning models and discussion of the results.