Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/64312
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | กิติพร พลายมาศ | - |
| dc.contributor.author | นัยขวัญ ไชยศรี | - |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์ | - |
| dc.date.accessioned | 2020-03-09T02:05:31Z | - |
| dc.date.available | 2020-03-09T02:05:31Z | - |
| dc.date.issued | 2561 | - |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/64312 | - |
| dc.description | โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาคณิตศาสตร์. คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2561 | en_US |
| dc.description.abstract | ยีนที่สำคัญเป็นหน่วยพันธุกรรมขั้นพื้นฐานสำหรับการดำรงอยู่ของสิ่งมีชีวิต การค้นหาหรือระบุยีนที่สำคัญจึงมีประโยชน์อย่างมากในการศึกษาและพัฒนายาต้านเชื้อแบคทีเรียและเชื้อโรคต่าง ๆ และปัจจุบันวิธีการทางการคำนวณมีส่วนช่วยให้สามารถระบุยีนหรือโปรตีนที่สำคัญทำได้รวดเร็วขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากขึ้นด้วย วิธีการต่าง ๆ เหล่านี้รวมถึงการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) และการศึกษาคุณสมบัติทางโทโปโลยีโครงข่าย (Network Topology) ของโครงข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนอีกด้วย ดังนั้นในโครงงานผู้จัดทำได้ศึกษาและประยุกต์ใช้การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดผกผัน (Reverse nearest Neighbor Search) เข้ามาช่วยหายีนที่สำคัญในโครงข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนของแบคทีเรีย E.coli โดยนำข้อมูลโครงข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนในแบคทีเรีย และข้อมูลยีนที่สำคัญ มาวิเคราะห์ร่วมกันเพื่ออนุมานหายีนหรือโปรตีนที่สำคัญตัวใหม่ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนายาต้านเชื้อแบคทีเรียต่อไปได้ในอนาคต และนำผลที่ได้จากการระบุยีนที่สำคัญโดยวิธีการค้นหาเพื่อน บ้านผกผันมาเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับวิธีการพิจารณาของดีกรีของโหนดยีน และวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (Nearest Neighbor Search) พบว่าการระบุยีนที่สำคัญโดยใช้การค้นหาเพื่อนบ้านที่สุดผกผันมีประสิทธิภาพที่สุด โดยมีค่าความถูกต้อง (accuracy) 74.02% ค่าความแม่นยำ (precision) 41.01% | en_US |
| dc.description.abstractalternative | Essential genes are basic genes of an organism that are important for its survival. Therefore, an identification of bacteria’s essential genes is very important for the study and development of antibiotic drugs. Nowadays, a computational method makes the identification of essential genes much simpler and more economical; including, machine learning and network topology of a protein-protein interaction network. The objectives of this project are to study and to apply reverse nearest neighbor search to identify bacteria’s essential genes in a protein-protein interaction network. The protein-protein interaction network and the list of known essential genes were collected from various public database. Reverse nearest neighbor search was used for predicting essential genes for the development of antibiotic drugs in the future. The performances of this method were compared to the degree of connectivity and the nearest neighbor search. The results shows the reverse nearest neighbor search is the best with the accuracy of 74.02% and the precision of 41.01%. | en_US |
| dc.language.iso | th | en_US |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en_US |
| dc.title | การค้นหาเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดผกผันสำหรับการระบุยีนที่สำคัญบนโครงข่ายปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีน | en_US |
| dc.title.alternative | Reverse nearest neighbors search for identification of bacteria's essential genes in protein-protein interaction network | en_US |
| dc.type | Senior Project | en_US |
| dc.email.advisor | Kitiporn.P@chula.ac.th | - |
| Appears in Collections: | Sci - Senior Projects | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Naiyakwan_C_Se_2561.pdf | 1.34 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.