Název: Platforma pro analýzu biologických sekvencí s využitím strojového učení
Překlad názvu: Platform for Biological Sequence Analysis Using Machine Learning
Autoři: Lacko, Dávid ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2022
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Strojové učenie má veľa aktívnych odvetví a jedným z nich je charakterizácia proteínov, pretože experimentálne získavanie charakteristík je drahé a časovo náročné, a taktiež preto, že každoročne sú publikované mnohé sady údajov vhodné na trénovanie takýchto prediktorov. Jedna z nedávno vyvinutých metód, nazývaná innov'SAR, ktorá bola použitá už v niekoľkých aplikáciách proteínového inžinierstva, kombinuje Fourierovu transformáciu z čiastočnou lineárnou regresiou. Avšak, jej implementácia nie je voľne dostupná a samotná metóda nebola štatisticky overená. Cieľom tejto práce je adresovať tieto nedostatky, implementovať túto metódu v jazyku Python, rozšíriť ju a zahrnúť do ľahko použiteľnej platformy, ktorá umožní trénovanie a testovanie modelov. Taktiež bolo vykonané testovanie štatistickej významnosti za účelom overenia dopadu nájdených závislostí medzi sekvenciami a vlastnosťami proteínov. Metóda sa osvedčila ako štatisticky významná so silnými závislosťami nájdenými medzi vstupmi a výstupmi. Novo zozbierané dátové sady haloalkán dehalogenáz sa použili na vytvorenie modelov s validačným skóre Q2 = 0.54 a Q2 = 0.77, čo je takmer dvojnásobné zlepšenie oproti základným modelom. Tieto modely majú potenciál na filtrovanie väčších databáz sekvencií a vyhľadávanie proteínov s potenciálne lepšími vlastnosťami. Machine learning has many active areas and one of them is protein characterisation since experimental annotation is usually costly and time-consuming, and many datasets suitable for training predictors are currently being published. One of the recent methods, called innov'SAR, combines the Fourier transform with partial linear regression and has been used in several protein engineering applications. However, the code for the method is not freely available and the method itself was not statistically verified. The goal of this thesis is to address these limitations, implement and extend the method using Python language in an easy-to-use platform that allows training and testing of the models. The extensions include parallelization, Spearman scoring function and aligned sequence input. The statistical significance testing is also performed to verify the impact of the found dependencies between input sequences and properties of the proteins. The method proved to be statistically significant with strong dependencies found between inputs and outputs. Two newly collected halalkane dehalogenase datasets were used to train models and they have cross validation scores of Q2 = 0.54 and Q2 = 0.77 with almost double the improvement over the baseline models. Created models allow filtering of large sequence databases and scanning for potential improvements in the protein properties.
Klíčová slova: bioinformatics; haloalkane dehalogenases; machine learning; PLS; protein engineering; bioinformatika; haloalkán dehalogenázy; PLS; proteínové inžinierstvo; strojové učenie

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/207396

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-592570


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce