Projekty finansowane przez NCN
gEMiLia - gEnomic Machine Learning. Algorytmy i metody uczenia maszynowego w środowiskach chmur obliczeniowych do odkrywania wiedzy biologicznej i medycznej ze zintegrowanych i precyzyjnych reprezentacji danych genomicznych.
2015/17/D/ST6/04063
Słowa kluczowe:
uczenie maszyn genomika transkryptomika obliczenia chmurowe bazy danych
Deskryptory:
- ST6_13: Bioinformatyka, bioobliczenia, obliczenia DNA i molekularne
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
Panel:
ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca:
Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki
woj. wielkopolskie
Konkurs: SONATA 9 - ogłoszony 2015-03-16
Przyznana kwota: 182 500 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2016-06-17
Zakończenie projektu: 2019-12-16
Planowany czas trwania projektu: 42 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt rozliczony
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Zakupiona aparatura
- laptop. Za kwotę 5 500 PLN
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (2)
- Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)
- Genes sharing the protein family domain decrease the performance of classification with RNA-seq genomic signaturesAutorzy:Anna Leśniewska, Joanna Zyprych-Walczak, Alicja Szabelska-Beręsewicz and Michal J. OkoniewskiCzasopismo:Biology Direct (rok: 2018, tom: 13, strony: 45300), Wydawca: BioMed CentralStatus:OpublikowanaDoi:10.1186/s13062-018-0205-x - link do publikacji
- SeQuiLa: an elastic, fast and scalable SQL-oriented solution for processing and querying genomic intervals.Autorzy:Marek Wiewiórka, Anna Leśniewska, Agnieszka Szmurło, Kacper Stępień, Mateusz Borowiak, Michał Okoniewski, Tomasz GambinCzasopismo:Bioinformatics (rok: 2018, tom: -, strony: 2), Wydawca: OXFORD UNIVERSITY PRESSStatus:OpublikowanaDoi:10.1093/bioinformatics/bty940 - link do publikacji
- Analysis of CAMDA RNA-seq data with the knowledge of protein domains in genesAutorzy:Anna Leśniewska, Alicja Szabelska-Beręsewicz, Joanna Zyprych-Walczak, Michał OkoniewskiKonferencja:16th Annual International Conference on Critical Assessment of Massive Data Analysis CAMDA2017 (rok: 2017, ), Wydawca: CAMDA 2017 ConferenceData:konferencja 22-23.07.2017Status:Opublikowana