Semantic unification and searching of bioinformatics databases using data miningmethods: doctoral dissertation : doktorska disertacija 113 str. 2864619 bytes 2023 srp https://phaidrabg.bg.ac.rs/o:33855 cobiss:145329161 thesis:9663 Биоинформатика као наука будућности суочава се са проблемимаобраде велике количине података коjа се свакодневно увећава. Поредпроблема складиштења података, изазов представља и анализа податакаи разумевање скривених веза између биолошких поjмова коjе се уочаваjутек након обjедињавања података из различитих извора. Ова дисертациjадефинише нови модел података за обjедињавање хетерогених податакаиз различитих биоинформатичких база података и дизаjн архитектуресистема за имплементациjу софтверског система заснованог на предложеноммоделу података. Додатно, дисертациjа дефинише аутоматизовани протоколза откривање нових веза семантичке сличности заснованих на методамаистраживања података коришћењем података добиjених из дефинисаногмодела. Модел података, софтверска архитектура и аутоматизовани протоколсу тестирани над подацима из пет биоинформатичких база података. Резултатипоказуjу високу флексибилност модела и високу ефикасност софтверскогсистема имплементираног према описаном дизаjну архитектуре. ioinformatics as a science of the future faces the problems of process-ing a large amount of data that is increasing every day. In addition to the problemof data storage, the challenge is also data analysis and the understanding of hid-den relations between biological entities that are observed only after unifying datafrom different data sources. This thesis proposes a novel data model for the unifi-cation of heterogeneous data from multiple bioinformatics databases and a systemarchitecture design for implementing software systems based on the proposed datamodel. Additionally, the thesis defines an automated pipeline for discovering newsemantic similarity relations based on data mining methods using the data foundin the proposed data model. The data model, software architecture, and automaticpipeline are evaluated using data from five real-world bioinformatics databases. Theresults demonstrate a high flexibility of the data model and the high efficiency ofthe software system implemented following the proposed architecture design. Рачунарство - Истраживање података, Биоинформатика / Computer Science -Data mining, Bioinformatics Datum odbrane: 26.03.2024. info:eu-repo/semantics/bachelorThesis All rights reserved Mitić, Nenad, 1959- Malkov, Saša, 1970- Kovačević, Jovana, 1983- Kartelj, Aleksandar, 1986- Polović, Natalija, 1979- Orlov, Jurij OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Računarska tehnika. Informaciona tehnologija OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Računarska tehnika. Informaciona tehnologija OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Biološke nauke OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Biološke nauke semantics, bioinformatics database unification, clustering, association rules, knowledge graph семантика, обjедињавање биоинформатичких база, кластеровање, правила придруживања, граф знања Veljković, Aleksandar N., 1992-