Εφαρμογές μηχανικής μάθησης στην γονιδιωματική

Abstract

Στο συνεχώς εξελισσόμενο τομέα της γονιδιωματικής, ο ρυθμός με τον οποίο αυξάνονται τα δεδομένα έχει φτάσει σε πρωτοφανείς ταχύτητες, εγκαινιάζοντας μία νέα εποχή για την υπολογιστική βιολογία. Αυτή η εκρηκτική αύξηση των γονιδιωματικών δεδομένων, η οποία τροφοδοτείται από την πρόοδο των τεχνολογιών αλληλούχισης DNA, προσφέρει τεράστιες δυνατότητες για την κατανόηση της πολυπλοκότητας της ζωής, από την ανακάλυψη των γενετικών αιτιών διαφόρων νόσων μέχρι την εφαρμογή εξατομικευμένων θεραπειών. Ωστόσο, η τεράστια εισροή αυτών των δεδομένων φέρνει στο φως μεγάλες προκλήσεις όσον αφορά την αποθήκευση, την ανάλυση και την ερμηνεία τους, γεγονός που απαιτεί καινοτόμες λύσεις που αξιοποιούν τις τελευταίες εξελίξεις στη μηχανική μάθηση και την επιστήμη των δεδομένων. Η παρούσα διπλωματική διερευνά τον κρίσιμο ρόλο της εφαρμογής τεχνικών μηχανικής μάθησης στον τομέα της γονιδιωματικής, αντιμετωπίζοντας τις πολυπλοκότητες και τον όγκο των δεδομένων που η παραδοσιακή ανάλυση δεν μπορεί να επεξεργαστεί αποτελεσματικά. Μέσα από μία ολοκληρωμένη μελέτη διάφορων στοιχείων και εννοιών που συνδέονται με τη γονιδιωματική και τη μηχανική μάθηση, καθώς και μέσω της μελέτης εφαρμογών που συναντώνται στη βιβλιογραφία αλλά και της δημιουργίας μίας προσαρμοσμένης εφαρμογής σε πραγματικά γονιδιωματικά δεδομένα, αυτή η διπλωματική εργασία επιδιώκει να συμβάλλει στη διαμόρφωση μίας ολοκληρωμένης εικόνας για τη σημασία της μηχανικής μάθησης στην εξερεύνηση και την εκμετάλλευση των γονιδιωματικών δεδομένων, ανοίγοντας τον δρόμο για περαιτέρω επιστημονικές ανακαλύψεις.