Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 110 záznamů.  začátekpředchozí90 - 99dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Metody detekce selekce v DNA sekvencích
Procházka, Ondřej ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Škutková, Helena (vedoucí práce)
Tématem diplomové práce jsou metody detekce selekce v DNA sekvencích. V úvodu se popíše molekulární evoluce. Uvedeme, čím je způsobena a jak se projevuje. Dále budou popsány genové mutace a mechanismy šíření a fixace. Rozebereme si podrobně selekci a obecné matematické vztahy pro selekční tlak. Definujeme pozitivní, negativní a neutrální selekci. Práce se zaměří na výpočetní metody evolučních vzdáleností synonymních a nesynonymních substitucí. Budou popsány tři metody pro výpočet selekčního tlaku – Nei-Gojobori, Li-Wu-Luo a Comeron. Popíšeme veškeré modely matematickými vztahy. Pro statistické vyhodnocení jednotlivých selekcí budou zavedeny statistické testy – využívat se bude z-test. V praktické části budou informace o vytvořeném softwaru, který ze sekvencí z veřejných databází ve formátu GenBank vypočítá selekční tlak a zobrazí oblasti selekce na základě statistického testu. Program bude využit na dva datové sety dvou různých genových kódů. Jejich výsledky budou porovnávány. Zhodnotíme všechny tři metody výpočtu selekčního tlaku a vlivu vstupních parametrů.
Evoluční výpočetní techniky
Popelka, Jan ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo seznámit se s evolučními optimalizačními technikami, převážně pak s genetickým algoritmem a genetickým programováním. Následně byla popsána optimalizační úloha obchodního cestujícího řešená pomocí genetického algoritmu, v další kapitole řešení symbolické regrese za pomoci genetického programování. V praktické části byly tyto optimalizační úlohy vytvořeny v programovacím jazyce JAVA.
Implementace a vizualizace klasického genetického algoritmu za použití Metropolisova algoritmu
Matula, Radek ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Ohlídal, Miloš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje využití genetického a Metropolisova algoritmu k řešení problému obchodního cestujícího. Dále popisuje průběh vývoje aplikace POC a vysvětluje problematiku nastavení jednotlivých parametrů algoritmu.
Výpočet atributů pro předpověď důsledku mutace na funkci proteinu
Šinkora, Jan ; Filák, Jakub (oponent) ; Jaša, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou z oblasti bioinformatiky, algoritmů a datových typů a strojového učení. Základem práce jsou již existující aplikace Caver a Deleterious, na jejichž vývoji se podíleli studenti Fakulty informatiky Masarykovy univerzity a Fakulty informačních technologíí Vysokého učení technického v Brně. Aplikace Deleterious slouží k získávání a výpočtu atributů proteinů důležitých k predikci vlivu mutace proteinu na jeho výslednou funkci a Caver je program pro hledání tunelů v prostorovém modelu proteinu. Výsledkem má být rozšíření těchto aplikací o výpočet nových atributů, které mohou přispět ke zlepšení přesnosti predikce. Přidané atributy souvisí s hledáním a měřením kapes proteinu.
Úloha obchodního cestujícího
Kolář, Adam ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout prostředí testující problém obchodního cestujícího a porovnat efektivitu jednotlivých přístupů k řešení. V první části jsou diskutovány možnosti genetických algoritmů v závislosti na nastavení křížení, mutací a velikosti populace. V druhé části jsou na stejný problém použity dva druhy neuronových sítí. Za zástupce samoučící varianty byla zvolena Kohonenova neuronová síť. Hopfieldova neuronová síť reprezentuje metodu minimalizace energetické funkce s pevným nastavením koeficientů. U obou neuronových sítí byly popsány možné výhody a nevýhody aplikace. V závěru byly všechny zjištěné poznatky interpretovány ve společném kontextu.
Zjišťování topologie bezdrátové senzorové sítě genetickými algoritmy
Dalecký, Štěpán ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout genetický algoritmus, který bude schopen určit polohu senzorů bezdrátové senzorové sítě na základě síly signálu mezi jednotlivými senzory. Nejprve se práce zabývá teorií genetických algoritmů a okrajově popisem bezdrátové senzorové sítě. Následně je na základě této teorie navržen genetický algoritmus, který slouží k zjištění topologie bezdrátové senzorové sítě. Práce také popisuje důležité rysy implementace tohoto algoritmu. Závěrem jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
Evoluční strategie v úloze anotace funkce nukleotidového polymorfismu
Šalanda, Ondřej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje nový přístup k predikci vlivu nukleotidového polymorfismu na funkci proteinu. Cílem je vytvořit nový metanástroj, který pomocí váhového konsensu kombinuje vlastnosti osmi již existujících nástrojů za účelem zvýšení přesnosti a univerzálnosti predikce. K nalezení vhodného rozložení vah je přistoupeno inovativně, používá se evoluční strategie. Parametry pro její spuštění jsou zjištěny experimentálně. Na závěr je uvedeno zhodnocení úspěšnosti nového nástroje a porovnání výsledků na testovacích sadách.
Vývoj meta-serveru pro předpověď vlivu mutací na funkci proteinu
Lisák, Peter ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Jaša, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou genomických dat, konkrétně předpovědí vlivu mutací na funkci proteinů z jejich sekvence a terciární struktury. V teoretickém úvodu práce shrnuje základy genetiky a bioinformatiky. Ve výsledkové části se práce zaměřuje na predikční nástroje SIFT, MAPP a AUTO-MUTE. Navrhuje způsob jednotného rozhraní pro práci s těmito nástroji. Společné rozhraní umožňuje zadávat výpočty a sbírat výsledky různých nástrojů z jednoho místa. Ze získaných dat predikuje vlastní konsensuální výsledek s očekávanou vyšší přesností než jednotlivé nástroje. Závěr práce je věnovaný testování aplikace na skutečných datech a porovnání předpovědí s experimentálně získanými výsledky.
Evoluční řešení Rubikovy kostky
Kollner, Aleš ; Bidlo, Michal (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou řešení hlavolamu Rubikovy kostky. Popisuje hlavolam Rubikovy kostky s nejznámějšími metodami pro jeho složení. Hlavní náplní této práce je navrhnutí evoluční metody, která pro libovolnou konfiguraci kostky povede k jejímu složení. Práce rovněž zakódování problému, navržený evoluční algoritmus a jeho správného nastavení, implementaci. V závěru práce jsou zhodnoceny dosažené výsledky a provedeno srovnání s již existujícími metodami.
Strojové učení v úloze predikce vlivu nukleotidového polymorfismu
Šalanda, Ondřej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje nový přístup k~predikci efektu nukleotidového polymorfismu v~lidském genomu. Cílem je vytvoření nového klasifikátoru, který kombinuje výsledky již existujících softwarových nástrojů. Tohoto konsenzu nad dílčími výsledky je dosaženo experimentováním s~metodami strojového učení, přičemž výsledný model pak tvoří nejúspěšnější z~nich. Závěrečné komplexní srovnání výsledků metaklasifikátoru s dílčími nástroji ukazuje průměrné navýšení obsahu plochy pod ROC křivkou o 3,4 a eskalaci normované přesnosti až o 7\,\%. Vytvořený prediktor je zpřístupněn prostřednictvím webového rozhraní na adrese http://ll06.sci.muni.cz:6232/snpeffect/.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 110 záznamů.   začátekpředchozí90 - 99dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.