|
|
Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů
Hronský, Patrik ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá rozpustnosťou rekombinantných proteínov a hlavne jej predikciou. Približuje čitateľovi problematiku vzniku proteínov, ako aj proces tvorby rekombinantných proteínov. Syntetická výroba rekombinantných proteínov je významným prínosom napríklad pre farmakologický priemysel. Ide však o náročný proces, ktorý navyše nemusí priniesť použiteľné proteíny. Podstatným ukazateľom použiteľnosti výsledných proteínov je práve ich rozpustnosť. Pre spoločnosti, zaoberajúce sa výrobou rekombinantných proteínov, je samozrejme výhodné sústrediť svoje úsilie a prostriedky na výrobu tých proteínov, ktoré budú v praxi použiteľné. V tomto ohľade podáva pomocnú ruku bioinformatika, ktorá je pomocou techník strojového učenia schopná predikovať rozpustnosť proteínov, napríklad na základe ich sekvencie. Táto práca zoznamuje čiteteľa so základnými princípmi strojového učenia a predstavuje niektoré metódy strojového učenia, používané okrem iného aj na predikciu rozpustnosti proteínov. Práca ďalej opisuje vytvorenú dátovú sadu, ktorá je neskôr použitá na testovanie vybraných prediktorov a pre trénovanie konsenzuálneho prediktoru, ktorý je cieľom práce. Ďalej sa práca zameriava na konkrétne existujúce prediktory rozpustnosti proteínov a prezentuje základné princípy ich funkčnosti, ako aj výsledky ich testovania. V závere prezentuje konsenzuálny metaprediktor rozpustnosti proteínov.
|
|
| |
|
|
Bioinformatický nástroj pro predikci rozpustnosti proteinů
Hronský, Patrik ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá rozpustnosťou rekombinantných proteínov a hlavne jej predikciou. Približuje čitateľovi problematiku vzniku proteínov, ako aj proces tvorby rekombinantných proteínov. Syntetická výroba rekombinantných proteínov je významným prínosom napríklad pre farmakologický priemysel. Ide však o náročný proces, ktorý navyše nemusí priniesť použiteľné proteíny. Podstatným ukazateľom použiteľnosti výsledných proteínov je práve ich rozpustnosť. Pre spoločnosti, zaoberajúce sa výrobou rekombinantných proteínov, je samozrejme výhodné sústrediť svoje úsilie a prostriedky na výrobu tých proteínov, ktoré budú v praxi použiteľné. V tomto ohľade podáva pomocnú ruku bioinformatika, ktorá je pomocou techník strojového učenia schopná predikovať rozpustnosť proteínov, napríklad na základe ich sekvencie. Táto práca zoznamuje čiteteľa so základnými princípmi strojového učenia a predstavuje niektoré metódy strojového učenia, používané okrem iného aj na predikciu rozpustnosti proteínov. Práca ďalej opisuje vytvorenú dátovú sadu, ktorá je neskôr použitá na testovanie vybraných prediktorov a pre trénovanie konsenzuálneho prediktoru, ktorý je cieľom práce. Ďalej sa práca zameriava na konkrétne existujúce prediktory rozpustnosti proteínov a prezentuje základné princípy ich funkčnosti, ako aj výsledky ich testovania. V závere prezentuje konsenzuálny metaprediktor rozpustnosti proteínov.
|
host ::
RSS.