izvorni znanstveni rad
Obrada velikih skupova bioloških podataka izuzetno je kompleksna zbog problema povezivanja biologije i računarstva kao dva odvojena polja istraživanja. Ovaj rad bavi se obradom podataka i otkrivanjem varijanti unutar populacije mikroorganizama virusa. Koriste se unaprijed pripremljeni skupovi podataka dobiveni sekvenciranjem genoma nad kojima se vrši pročišćavanje i obrada podataka kako bi se naposljetku izračunala Shannonova entropija i Nukleotidna raznolikost. Rezultati obrade podataka i izračuni Shannonove entropije i Nukleotidne raznolikosti su grafički vizualizirani kako bi se odredila heterogenost virusne populacije. Heterogenost virusne populacije pobliže naznačava mogućnost stabilnih mutacija virusa, što može utjecati na učinkovitost postojećih cjepiva. Rad pojašnjava kako je moguće iz velikog i ljudima nepreglednog skupa podataka dobiti vrijedne informacije o mutacijama unutar populacije virusa. Pomoću tehnike objašnjene u radu moguće je obraditi bilo koji skup podataka i izvući zaključke prilikom istraživanja virusa.
obrada podataka; pročišćavanje podataka; virusi; Shannonova entropija; nukleotidna raznolikost
Razvojem virtualizacijskih tehnologija raste kompleksnost IT sustava, dok korisnici istovremeno zahtijevaju brži pristup resursima, napredne integracije i jednostavnost korištenja. Jedno od ključnih rješenja za ove izazove primjena je…
Ovaj rad istražuje i uspoređuje mogućnosti prosljeđivanja grafičkih kartica na Hyper-V i KVM hipervizorima prema virtualnim strojevima, detaljno opisujući metode, postupke i razlike u arhitekturi koje utječu na…
The ever-growing usage and adaptation of HTTP/3 in web traffic leverages Quick UDP Internet Connections (QUIC) as a transport protocol. QUIC is widely recognized for reduced latency, enhanced…
