V okviru evropskega projekta Co-Extra (FP6-FOOD-7158: GM and non-GM supply chains: their CO-EXistence and TRAceability) smo razvili sistem za podporo pri odločanju, imenovan "Co-Extra DSS". Sistem se nanaša na različne odločitvene probleme, ki nastopajo v preskrbovalni verigi z navadno in gensko spremenjeno hrano ali krmo in so zanimivi za različne uporabnike, od kmetijskih proizvajalcev do analitskih služb in zakonodajalcev. Jedro sistema predstavlja osem kvalitativnih večparametrskih modelov v treh problemskih sklopih: ocenjevanje metod (analitskih in metod vzorčenja), ocenjevanje proizvodov na osnovi podatkov o sledenju in presoja proizvodnih procesov. Modeli so bili razviti v sodelovanju s strokovnjaki omenjenega projekta ter z uporabo naše odločitvene metode DEX in računalniškega programa DEXi. Pristop se je izkazal za zelo uspešnega, saj je oziroma bo uporabljen tudi v več drugih bilateralnih in evropskih projektih.
COBISS.SI-ID: 2676303
Uvedli smo novo metodo, ki združuje metode za analizo tekstovnih podatkov in metode sklepanja na ontologijah. Razvito metodo smo uporabili na tekstovnih podatkih s področja financ s pomočjo znane ontologije Cyc. Poskusi pokažejo, da predlagana metoda, ki uporablja semantične tehnologije za analizo poslovnih novic, pomaga uporabniku pri izboljšanju postopka iskanja relevantnih informacij.
COBISS.SI-ID: 26855719
Predložili smo nov način obravnave visokodimenzionalnih podatkov, ki uspešno uporabi zvezdiščnost – tendenco visokodimenzionalnih podatkov, da vsebujejo posamezne točke v prostoru podatkov, ki so vplivne in se pogosto pojavljajo v soseščini drugih točk. Pokažemo, da so pri klasifikaciji z metodo najbližjih sosedov vplivne točke iz manjšinskega razreda pogosto odgovorne za napačno klasifikacijo.
COBISS.SI-ID: 27022119
Članek opisuje metodologijo za razlago rezultatov drugih metod za podatkovno rudarjenje. Uporabili smo obstoječo metodo za semantično odkrivanje podskupin, ki dobi kot vhod skupine primerov (izhod drugih metod), ontologijo dane domene, kot izhod pa vrne opisna pravila, ki opisujejo in razlagajo razlike med vhodnimi skupinami s pomočjo konjunktov ontoloških konceptov. V tej raziskavi smo uporabili prosto dostopno ontologijo Gene Ontology (GO), skupaj z eksperimentalnimi podatki o raku na dojki (izraženost genov). Ontologija vsebuje biološko domensko znanje o celicah organizmov. V prvi fazi so bili vzorci odkriti na nivoju posameznih genov, ki opisujejo podatke na najnižjem nivoju. V drugi fazi pa smo te vzorce razložili z uporabo konceptov iz GO. Ti višjenivojski opisi so tako sestavljeni iz biološkega znanja zakodiranega v GO in nudijo koristen in drugačen pogled na iste podatke. Eksperiment smo implementirali tudi v obliki delotoka v platformi Clowdflows, dostopnega na naslovu: http://clowdflows.org/workflow/ 911/.
COBISS.SI-ID: 27322407
Razvili smo novo metodo za računsko napovedovanje funkcij genov oz. proteinov, ki jih geni kodirajo. Metoda, ki temelji na principih homologije in filogenetskih profilov in uporablja ansamble dreves za hierarhično večoznačno klasifikacijo, je bila objavljena v reviji PLOS Computational Biology. Bila je eksperimentalno ovrednotena v laboratoriju, pri čemer se je pokazalo, da omogoča realistične ocene napovedne točnosti in se lahko uporabi za usmerjanje bioloških poskusov za določanje funkcije genov. Metoda je bila vključena v prvo obsežno primerjavo metod za računsko napovedovanje funkcij proteinov, ki je bila objavljena v reviji Nature methods. Štiriinpetdeset sodobnih metod za napovedovanje funkcij proteinov smo primerjali na ciljni množici 866 proteinov iz 11 organizmov in ugotovili, da (i) so današnje najboljše metode za napovedovanje funkcij proteinov veliko boljše od še vedno pogosto uporabljanih metod prve generacije in (ii) so še vedno potrebne občutne izboljšave obstoječih metod, kljub njihovi uporabnosti za namen usmerjanja bioloških poskusov.
COBISS.SI-ID: 26401319