Mostra el registre d'ítem simple

dc.contributorReina Garcia, Óscar
dc.contributorDe Cid Ibeas, Rafael
dc.contributorRibas Ripoll, Vicente Jorge
dc.contributorRuiz Dern, Laura
dc.contributor.authorPitarch i Abaigar, Carla
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Estadística i Investigació Operativa. Grup de Recerca en Bioestadística i Bioinformàtica
dc.date.accessioned2020-07-29T12:44:11Z
dc.date.issued2020-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/327980
dc.description.abstractIn the last decade, Polygenic Risk Scores (PRSs) have been widely used to identify individuals at high risk of being obese. In the present study, we propose to consider a variety of Machine Learning (ML) algorithms to estimate the prediction of obesity. We benchmarked PRS, Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB) and Support Vector Machine (SVM) on a database of thousands of patients and millions of Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs). To deal with the high-dimensional data we needed to deploy a HDP (Hortonworks Data Platform) cluster composed of multiple machines in order to distribute our data and processes. We used the most popular tools for processing Big Data, Apache Hadoop and Apache Spark, which allow for the parallelization across the cluster.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.publisherUniversitat de Barcelona
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
dc.subject.lcshArtificial intelligence
dc.subject.otherObesity
dc.subject.otherPolygenic Risk Score
dc.subject.otherMachine Learning
dc.subject.otherRandom Forest
dc.subject.otherGradient Boosting
dc.subject.otherSupport Vector Machine
dc.subject.otherSingle Nucleotide Polymorphism
dc.subject.otherBig Data
dc.subject.otherApache Hadoop
dc.subject.otherApache Spark
dc.titleMachine learning approaches for the prediction of polygenic obesity using genome-wide genotyping data
dc.typeMaster thesis
dc.subject.lemacIntel·ligència artificial
dc.subject.amsClassificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence
dc.identifier.slugFME-2012
dc.rights.accessRestricted access - author's decision
dc.date.lift10000-01-01
dc.date.updated2020-07-04T05:27:09Z
dc.audience.educationlevelMàster
dc.audience.mediatorUniversitat Politècnica de Catalunya. Facultat de Matemàtiques i Estadística
dc.audience.degreeMÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA (Pla 2013)


Fitxers d'aquest items

Imatge en miniatura

Aquest ítem apareix a les col·leccions següents

Mostra el registre d'ítem simple