Öğrencilerin Dersteki Niteliklerinin Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Öğrencilerin akademik başarılarını tahmin etme ve eksik oldukları alanları giderme anlamında yapılan bu çalışma, Bilişim Sistemleri Mühendisliğine Giriş dersi alan öğrencilere uygulanmıştır. Bu öğrencilerin dönem başı bilgisayar bilgi düzeylerinin, dönem sonunda elde ettikleri başarı notu üzerine etkisi makine öğrenmesi yöntemleri uygulanarak eğitim kalitesinin arttırılması amaçlanmıştır. Çalışmaya katılan öğrencilere ait veriseti eğitim ve test verisi olmak üzere ayrıldığında veri yetersizliğinden dolayı anlamsız sonuçlar ortaya çıkmıştır. Bu nedenle makine öğrenmesi algoritmalarının başarımını arttırmak için “Sentetik Azınlık Örneklem Arttırma Yöntemi (SMOTE)” çalışmada veri çoğaltma tekniği olarak seçilmiştir. Veri çoğaltma işlemi yapıldıktan sonra, veri seti üzerinde uygulanan K-en yakın komşu (KNN), Destek vektör makinesi (DVM), Lojistik Regresyon (LR), Rasgele Orman (RF), Karar ağaçları (DT) ve Naive Bayes makine öğrenmesi yöntemlerine göre en iyi sonucu en yakın komşuluk- KNN algoritması ile oluşturulmuş model vermiştir. Bu model, eğitim setinden bağımsız 300 öğrenciden oluşan test verisinin sınıflandırma işlemini, %97.66 doğrulukla tahmin etmiştir

Biomarkers discovery for prognosis of COVID-19 based on metabolomics

Thesis to obtain the Master degree in Biomedical EngineeringBackground and Goals: A novel coronavirus strain, SARS-CoV-2, emerged in late 2019, generating a viral epidemic. This new, highly transmissible strain outnumbered both SARS and MERS in terms of affected people. Symptoms of the novel virus included fever, cough, and chest pain, as well as dyspnea and bilateral lung infiltration in severe instances. Due to the relevance of the COVID pandemic, this thesis aims to develop a predictive model for the outcome of COVID-19 critically ill patients, at Intensive Care Unit (ICU) based on a metabolomic serum analysis, acquired by Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS). Methods: Two assay groups were analysed based on Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy and liquid-chromatography associated to mass spectrometry (LC-MS). The first experiment aimed to evaluate the influence of two distinct metabolite extraction techniques on the samples metabolome, namely methanol and acetonitrile:methanol:water solvent mixture on 6 patients. It was conducted prediction for the outcome of these patients as well the evaluation of the sera’s metabolic profile with FTIR spectroscopic and LC-MS data. The second experiment used a larger patient sample size (n=24) and evaluated the serum metabolome extracted with acetonitrile:methanol:water protocol based on the patients’ condition, non-ventilated discharged from ICU (n=8), ventilated and deceased in ICU (n=8), and ventilated discharged from ICU (n=8), along with the development of an outcome prediction model, using metabolite analysis. Results: Methanol as a solvent for metabolite extraction resulted in extracting higher content of lipids in comparison with acetonitrile:methanol:water solvent mixture, which resulted in a higher peptide output. On the first assay, based on FTIR spectroscopy, with was possible to predict the patients’ survivability with an Area Under the Curve (AUC) of 0.98 and a CA of 0.97 regardless from the extraction method for the first assay. In the second assay, metabolites were extracted based on the acetonitrile:methanol:water protocol. For FTIR spectral data, prediction algorithms achieved a CA of 0.85 for prediction between non-ventilated and ventilated discharged patients, and 0.85 for distinction between non-ventilated discharged and ventilated deceased patients and 0.77 for distinction between ventilated discharged and ventilated deceased patients. Based on LC-MS data, it was possible to achieve CA’s of 1.00 when predicting the ventilation status between discharged patients and for non-ventilated discharged patients and outcome between non-ventilated and ventilated patients, and 0.96 for distinction between ventilated discharged patients and ventilated deceased patients. Conclusions: The metabolome extraction from serum based on acetonitrile:methanol:water protocol enabled to predict the outcome and condition regarding ventilation of COVID-19 patients in ICU. These results were obtained by two different techniques, FTIR spectroscopy and LC-MS. Therefore, serum metabolomics presented as a useful technique that could significantly contribute to a better management of critical patients, as the ones in severe status of COVID-19. Irrespective from the positive results obtained with the algorithms for predicting patient outcomes, it is crucial to note that the study samples were quite small. As a conclusion, further research is necessary to confirm the results of this study.Introdução e Objetivos: Uma nova estirpe de coronavírus, SARS-CoV-2, surgiu no final de 2019, o que gerou um surto pandémico. Esta nova variante altamente transmissível superou tanto a SARS quanto a MERS em termos de pessoas infetadas. Os sintomas deste novo vírus incluem febre, tosse e dor torácica, assim como dispneia e infiltração pulmonar bilateral em casos graves. Devido à relevância da pandemia COVID, esta tese tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo para o prognóstico de doentes críticos COVID-19 com base em análise metabolómica por espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espectrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS) Métodos: Dois grupos de ensaio foram analisados com base em espectrometria de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espetrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS). A primeira experiência visou avaliar a influência de duas técnicas de extração de metabolitos no metaboloma das amostras, nomeadamente metanol e a mistura de solvente de acetronitrilo:metanol:água em 6 doentes. Foi realizada a previsão para o desfecho da doença para estes doentes assim como a avaliação do perfil metabólico do soro com recurso à espectroscopia FTIR e LC-MS. A segunda experiência utilizou uma dimensão de doentes superior (n=24) e avaliou o metaboloma das amostras de soro extraídas com acetonitrilo:metanol:água com base no estado dos doentes, sem necessidade de ventilação e com alta da UCI (n=8), ventilados e com óbito na UCI (n=8) e ventilados com alta da UCI (n=8), juntamente com o desenvolvimento de um modelo de previsão para o desfecho da doença com os resultados da análise do metaboloma. Resultados: O metanol como solvente para a extração de metabolitos resultou na extração de um perfil mais lipídico quando comparado com a mistura de solventes de acetonitrilo:metanol:água que teve um perfil mais peptídico. No primeiro ensaio, com base na espectroscopia FTIR, foi possível prever a sobrevivência dos pacientes com uma área sob a curva (AUC) de 0,98 e uma Precisão de Classificação (CA) de 0,97, independentemente do método de extração. No segundo ensaio, foram extraídos metabolitos com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água. No que diz respeito aos dados espectrais FTIR, os algoritmos de previsão atingiram um CA de 0,85 para previsão entre doentes não ventilados e ventilados ambos com alta da UCI, 0.85 entre doentes não-ventilados com alta e doentes ventilados com óbito na UCI, e 0.77 entre doentes ventilados com alta UCI e doentes ventilados com óbito na UCI. Com base em dados de LC-MS, foi possível obter CA's de 1,00 para a previsão entre doentes não ventilados e ventilados com alta UCI e também para doentes não ventilados e ventilados com óbito na UCI, e CA de 0.96 para a distinção entre pacientes ventilados com alta e ventilados com óbito na UCI. Conclusões: A extração do metaboloma do soro com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água permitiu prever o desfecho da doença e a condição em relação à ventilação de pacientes com COVID-19 em contexto de UCI. Esses resultados foram obtidos por duas técnicas diferentes, espectroscopia FTIR e LC-MS. A metabolómica do soro apresentou-se como uma técnica útil que pode contribuir significativamente para uma melhor gestão de pacientes críticos, como os em estado grave de COVID-19. Independentemente dos resultados positivos obtidos com os algoritmos de previsão, é crucial notar que as amostras do estudo foram pequenas. Conclui-se a necessidade de continuar a pesquisa de modo a corroborar os resultados deste estudo.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Biomarkers discovery for prognosis of COVID-19 based on metabolomics

Mestrado em Engenharia BiomédicaThis work was supported by Instituto Politécnico de Lisboa grant IDI&CA/IPL/2020/NephoMD/ISEL and the FCT grant DSAIPA/DS/0117/2020 - PREMO - Predictive Models of COVID-19 Outcomes for Higher Risk Patients Towards a Precision Medicine.ABSTRACT - Background and Goals: A novel coronavirus strain, SARS-CoV-2, emerged in late 2019, generating a viral epidemic. This new, highly transmissible strain outnumbered both SARS and MERS in terms of affected people. Symptoms of the novel virus included fever, cough, and chest pain, as well as dyspnea and bilateral lung infiltration in severe instances. Due to the relevance of the COVID pandemic, this thesis aims to develop a predictive model for the outcome of COVID-19 critically ill patients, in Intensive Care Unit (ICU) based on a metabolomic serum analysis, acquired by Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS). Methods: Two assay groups were analyzed based on Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy and liquid chromatography associated with mass spectrometry (LC-MS). The first experiment aimed to evaluate the influence of two distinct metabolite extraction techniques on the samples' metabolome, namely methanol and acetonitrile: methanol:water solvent mixture on 6 patients. It was conducted prediction for the outcome of these patients as well as the evaluation of the sera’s metabolic profile with FTIR spectroscopic and LC-MS data. The second experiment used a larger patient sample size (n=24) and evaluated the serum metabolome extracted with acetonitrile:methanol:water protocol based on the patient’s condition, non-ventilated discharged from ICU (n=8), ventilated and deceased in ICU (n=8), and ventilated discharged from ICU (n=8), along with the development of an outcome prediction model, using metabolite analysis. Results: Methanol as a solvent for metabolite extraction resulted in extracting a higher content of lipids in comparison with acetonitrile:methanol:water solvent mixture, which resulted in a higher peptide output. On the first assay, based on FTIR spectroscopy, with was possible to predict the patients’ survivability with an Area Under the Curve (AUC) of 0.98 and a CA of 0.97 regardless of the extraction method for the first assay. In the second assay, metabolites were extracted based on the acetonitrile:methanol:water protocol. For FTIR spectral data, prediction algorithms achieved a CA of 0.85 for the prediction between non-ventilated and ventilated discharged patients, 0.85 for the distinction between non-ventilated discharged and ventilated deceased patients, and 0.77 for the distinction between ventilated discharged and ventilated deceased patients. Based on LC-MS data, it was possible to achieve CA’s of 1.00 when predicting the ventilation status between discharged patients and for non-ventilated discharged patients and outcome between non-ventilated and ventilated patients, and 0.96 for distinction between ventilated discharged patients and ventilated deceased patients. Conclusions: The metabolome extraction from serum based on acetonitrile:methanol:water protocol enabled to prediction of the outcome and condition regarding ventilation of COVID-19 patients in the ICU. These results were obtained by two different techniques, FTIR spectroscopy and LC-MS. Therefore, serum metabolomics presented as a useful technique that could significantly contribute to better management of critical patients, such as the ones with severe status of COVID-19. Irrespective of the positive results obtained with the algorithms for predicting patient outcomes, it is crucial to note that the study samples were quite small. As a conclusion, further research is necessary to confirm the results of this study.RESUMO - Introdução e Objetivos: Uma nova estirpe de coronavírus, SARS-CoV-2, surgiu no final de 2019, o que gerou um surto pandémico. Esta nova variante altamente transmissível superou tanto a SARS quanto a MERS em termos de pessoas infetadas. Os sintomas deste novo vírus incluem febre, tosse e dor torácica, assim como dispneia e infiltração pulmonar bilateral em casos graves. Devido à relevância da pandemia COVID, esta tese tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo para o prognóstico de doentes críticos COVID-19 com base em análise metabolómica por espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espectrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS) Métodos: Dois grupos de ensaio foram analisados com base em espectrometria de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espetrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS). A primeira experiência visou avaliar a influência de duas técnicas de extração de metabolitos no metaboloma das amostras, nomeadamente metanol e a mistura de solvente de acetronitrilo:metanol:água em 6 doentes. Foi realizada a previsão para o desfecho da doença para estes doentes assim como a avaliação do perfil metabólico do soro com recurso à espectroscopia FTIR e LC-MS. A segunda experiência utilizou uma dimensão de doentes superior (n=24) e avaliou o metaboloma das amostras de soro extraídas com acetonitrilo:metanol:água com base no estado dos doentes, sem necessidade de ventilação e com alta da UCI (n=8), ventilados e com óbito na UCI (n=8) e ventilados com alta da UCI (n=8), juntamente com o desenvolvimento de um modelo de previsão para o desfecho da doença com os resultados da análise do metaboloma. Resultados: O metanol como solvente para a extração de metabolitos resultou na extração de um perfil mais lipídico quando comparado com a mistura de solventes de acetonitrilo:metanol:água que teve um perfil mais peptídico. No primeiro ensaio, com base na espectroscopia FTIR, foi possível prever a sobrevivência dos pacientes com uma área sob a curva (AUC) de 0,98 e uma Precisão de Classificação (CA) de 0,97, independentemente do método de extração. No segundo ensaio, foram extraídos metabolitos com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água. No que diz respeito aos dados espectrais FTIR, os algoritmos de previsão atingiram um CA de 0,85 para previsão entre doentes não ventilados e ventilados ambos com alta da UCI, 0.85 entre doentes não-ventilados com alta e doentes ventilados com óbito na UCI, e 0.77 entre doentes ventilados com alta UCI e doentes ventilados com óbito na UCI. Com base em dados de LC-MS, foi possível obter CA's de 1,00 para a previsão entre doentes não ventilados e ventilados com alta UCI e também para doentes não ventilados e ventilados com óbito na UCI, e CA de 0.96 para a distinção entre pacientes ventilados com alta e ventilados com óbito na UCI. Conclusões: A extração do metaboloma do soro com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água permitiu prever o desfecho da doença e a condição em relação à ventilação de pacientes com COVID-19 em contexto de UCI. Esses resultados foram obtidos por duas técnicas diferentes, espectroscopia FTIR e LC-MS. A metabolómica do soro apresentou-se como uma técnica útil que pode contribuir significativamente para uma melhor gestão de pacientes críticos, como os em estado grave de COVID-19. Independentemente dos resultados positivos obtidos com os algoritmos de previsão, é crucial notar que as amostras do estudo foram pequenas. Conclui-se a necessidade de continuar a pesquisa de modo a corroborar os resultados deste estudo.N/

KLASIFIKASI PENJURUSAN SISWA DI SMA NEGERI 6 PEKANBARU MENGGUNAKAN ALGORITMA MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR

Salah satu hal yang diharapkan mampu memberikan kemudahan bagi instansi sekolah dalam menjalankan manajerial pendidikan adalah dengan pengimplementasian sistem informasi pada proses bisnis, dimana salah satu proses bisnis pada sekolah adalah proses penjurusan siswa. Adapun proses penjurusan siswa di SMAN 6 Pekanbaru memiliki beberapa permasalahan dimana pihak sekolah kesulitan dalam melakukan analisis dan evaluasi untuk menentukan jurusan siswa dan membutuhkan waktu selama 2 bulan untuk menyelesaikan setiap rangkaian proses penentuan jurusan. Selain itu, arsip berupa angket peminatan jurusan dan hasil test psikotest peserta didik kian tahun semakin banyak dan semakin menumpuk. Terdapat suatu teknik pada data mining yang dapat membantu dalam klasifikasi penjurusan siswa. Teknik klasifikasi merupakan pendekatan dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data. Pada penelitian ini, algoritma Modified K-Nearest Neighbors (MKNN) memperoleh nilai evaluasi confusion matrix dengan akurasi sebesar 82,29%; presisi sebesar 100%; dan evaluasi recall 75,00%. Tahap seleksi atribut dan teknik pembagian data latih dan data uji berturut-turut menggunakan information gain dan algoritma K-Means Clustering. Hasil pemodelan klasifikasi kemudian diterapkan pada sistem berbasis web untuk mengklasifikasikan jurusan siswa baru. Kemudian pada sistem dilakukan perbandingan simulasi untuk mengukur nilai parameter k yang menghasilkan akurasi maksimal pada pemodelan MKNN yang menghasilkan akurasi optimal sebesar 85,42% oleh parameter k=5