Contributions à l'étude de l'analyse des big data

Ce livre explore les adaptations génétiques des populations vivant dans des environnements de haute altitude et les maladies auxquelles elles sont confrontées. Le chercheur utilise l'exploration de texte et l'analyse de réseau pour identifier les réseaux de gènes responsables des maladies de haute altitude. L'auteur propose un algorithme d'apprentissage automatique appelé Random Forest pour prédire l'association miARN-maladie à l'aide de cinq modules : prétraitement, analyse des données, extraction des caractéristiques, réduction de la dimensionnalité et prédiction. La méthodologie est évaluée à l'aide de la précision, du rappel, de la mesure F et de l'exactitude. Cette recherche vise à améliorer l'identification des gènes pathologiques à partir de grandes quantités de données génétiques et à fournir un outil puissant pour le diagnostic, l'évolution et le traitement des maladies humaines.