PREDICTING STABLE COVID-19 mRNA VACCINE BY MACHINE LEARNING
| dc.contributor | NUTNAREE POOSUNGNOEN | en |
| dc.contributor | ณัฐนรี พอสูงเนิน | th |
| dc.contributor.advisor | Subhorn Khonthapagdee | en |
| dc.contributor.advisor | ศุภร คนธภักดี | th |
| dc.contributor.coadvisor | Subhorn Khonthapagdee | en |
| dc.contributor.coadvisor | ศุภร คนธภักดี | th |
| dc.contributor.emailadvisor | subhorn@swu.ac.th | |
| dc.contributor.emailcoadvisor | subhorn@swu.ac.th | |
| dc.contributor.other | Srinakharinwirot University | en |
| dc.date.accessioned | 2024-01-15T01:16:00Z | |
| dc.date.available | 2024-01-15T01:16:00Z | |
| dc.date.created | 2023 | |
| dc.date.issued | 15/12/2023 | |
| dc.description.abstract | As a result of the COVID-19 outbreak, an effective mRNA vaccine has been used to prevent disease. This research proposes a machine learning method using four techniques: XGboost, Random Forest, Catboost, and LightGBM to predict the stability of RNA sequence degradation. It was found that LightGBM was the best predictor. The results found that the MCRMSE is 0.31265, with the results suggesting the possibility of using this method in the future development of the MRNA vaccine. | en |
| dc.description.abstract | จากการระบาดของโรคโควิด19 มีการนำวัคซีนเอ็มอาร์เอ็นเอที่มีประสิทธิภาพมาใช้ในการป้องกันโรค งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยใช้เทคนิค 4 แบบ คือ XGboost, Random Forest, Catboost และ LightGBM เพื่อทำนายความเสถียรของการย่อยสลายของลำดับอาร์เอ็นเอ โดยเทคนิค LightGBM เป็นตัวทำนายที่ดีที่สุดโดยได้ MCRMSE เท่ากับ 0.31265 โดยผลลัพธ์ที่ได้ชี้ให้เห็นความเป็นไปได้ในการใช้วิธีการดังกล่าวในการพัฒนาวัคซีนเอ็มอาร์เอ็นเอในอนาคต | th |
| dc.description.degreediscipline | Department of Computer Science | en |
| dc.description.degreediscipline | ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ | th |
| dc.description.degreelevel | - | en |
| dc.description.degreelevel | - | th |
| dc.description.degreename | MASTER OF SCIENCE (M.Sc.) | en |
| dc.description.degreename | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วท.ม.) | th |
| dc.identifier.uri | http://ir-ithesis.swu.ac.th/dspace/handle/123456789/2571 | |
| dc.language.iso | th | |
| dc.publisher | Srinakharinwirot University | |
| dc.rights | Srinakharinwirot University | |
| dc.subject | โรคโควิด-19 | th |
| dc.subject | วัคซีนเอ็มอาร์เอ็นเอ | th |
| dc.subject | การเรียนรู้ของเครื่องจักร | th |
| dc.subject | การย่อยสลาย | th |
| dc.subject | COVID-19 | en |
| dc.subject | mRNA vaccine | en |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | Degradation | en |
| dc.subject.classification | Computer Science | en |
| dc.subject.classification | Information and communication | en |
| dc.title | PREDICTING STABLE COVID-19 mRNA VACCINE BY MACHINE LEARNING | en |
| dc.title | การศึกษาการทำนายค่าความเสถียรของวัคซีนเอ็มอาร์เอ็นเอสำหรับโรคโควิด19ด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักร | th |
| dc.type | Master’s Project | en |
| dc.type | สารนิพนธ์ | th |