Hierarchical Mahalanobis Distance Clustering based Technique for Prognostics in Applications Generating Big Data

In this paper, a Mahalanobis Distance (MD) based hierarchical clustering technique is proposed for prognostics in applications generating Big Data. This technique is shown to have the ability to overcome certain challenges concerning Big Data analysis. In this technique, Mahalanobis Taguchi Strategy (MTS) is utilized to organize the MD values into a tree. The hierarchical clustering approach is then applied to obtain an overall MD value which is trended over time for prediction. Simulation results are presented to demonstrate the efficiency of the proposed technique

Imunofenotyp maligních buněk dětských akutních leukemií a jeho vývoj v průběhu onemocnění

Acute lymphoblastic leukaemia (ALL) is the most frequent childhood malignancy. One of the recent improvements in ALL treatment was the introduction of minimal residual disease (MRD) monitoring that enables risk stratification based treatment adaptation. The same MRD monitoring helps to choose relapse treatment, to guide indication for stem cell transplantation (SCT) and allows for a more personalized management of patients undergoing SCT. One of the main routes of MRD levels detection is characterisation of leukemic blasts using flow cytometry. However, flow cytometry is limited by its mainly manual expertise-based analysis. Such analysis is subjective and clearly insufficient for current complex data. While new computational tools are available for multidimensional flow cytometry data, there is an urgent need to test and adapt them for the use in clinical environment. The goal of this thesis is to detect immunophenotypes associated with leukaemia and their development by leveraging machine-assisted analysis of a set of diagnostic files selected based on information about more than three hundred thousand of multiparameter flow cytometry datasets. Advanced bioinformatic tools will help to detect blast and healthy haematopoietic populations, to derive their immunophenotypes and to identify individual...Akutní lymfoblastická leukémie (ALL) je nejčastější dětskou malignitou. K jednomu z nedávných zlepšení v léčbě ALL došlo zavedením monitoringu minimální reziduální nemoci (MRD), který umožňuje přizpůsobit léčbu na základě stratifikace rizika. Monitoring MRD rovněž umožňuje zvolit vhodnou léčbu při relapsu onemocnění, indikovat transplantaci kmenových buněk (SCT) a umožňuje personalizovaný přístup k pacientům podstupujícím SCT. Jedním ze základních způsobů detekce hladiny MRD je charakterizace leukemických blastů pomocí průtokové cytometrie. Hlavním limitem průtokové cytometrie je však to, že analýza dat je manuální a závislá na vysoce expertních znalostech. Tento postup je subjektivní a ne zcela dostatečný pro analýzu komplexních datových souborů užívaných v současnosti. Přestože jsou dostupné nové výpočetní nástroje pro zpracování multidimenzionálních dat z průtokové cytometrie, je zároveň potřeba tyto metody otestovat a přizpůsobit je klinickému prostředí. Cílem této práce je detekovat imunofenotypy asociované s leukémiemi a jejich vývojem pomocí počítačem asistované analýzy u sady diagnostických souborů vybraných na základě informací o více než třech stech tisíců datasetů z víceparametrové průtokové cytometrie. Pokročilé bioinformatické nástroje pomohou detekovat blastické a zdravé...Department of Cell BiologyKatedra buněčné biologiePřírodovědecká fakultaFaculty of Scienc