|
| |
|
|
Interactive Application Using UnrealScript
Musil, Miloš ; Pečiva, Jan (referee) ; Navrátil, Jan (advisor)
This work is focused on the creating of projects in Unreal Developement Kit, mainly on their programming in language UnrealScript. There are shortly discused tools, integrated into UDK for creating scenes and operating their inner logic, same as some more significant classes of UnrealScript for work with game camera, HUD, elaborating user inputs and others. In the end, there is joined comparasion between UnrealScript and some other languages, usable for creation of user interfaces and evaluation of user tests, executed on final project in UDK.
|
|
|
Development of Web-Based Computational Tool for Analysis of Microcalorimetry Data
Nedeljković, Sava ; Musil, Miloš (referee) ; Sumbalová, Lenka (advisor)
Proteins are organic molecules made up of amino acids which are present in all living organisms. They are the main building blocks of life. Study of protein stability has great application in pharmaceutical, biochemical and medical industries, which makes it in high demand. Stability of a protein and many other properties can be determined by observing its unfolding mechanisms. Differential Scanning Calorimetry (DSC) has proven to be a very precise method for this task. The main goal of this thesis is to improve functions of software CalFitter, which analyses data obtained from DSC experiments. The new functionality of the software enables it to automatically calculate initial parameters, which are needed for successful analyses.
|
|
| |
|
|
Predictor of the Effect of Amino Acid Substitutions on Protein Function
Musil, Miloš ; Martínek, Tomáš (referee) ; Bendl, Jaroslav (advisor)
This thesis discusses the issue of predicting of the effect of amino acid substitutions on protein funkcion, based on phylogenetic analysis method, inspired by tool MAPP. Significant number of genetic diseases is caused by nonsynonymous SNPs manifested as single point mutations on the protein level. The ability to identify deleterious substitutions could be useful for protein engineering to test whether the proposed mutations do not damage protein function same as for targeting disease causing harmful mutations. However the experimental validation is costly and the need of predictive computation methods has risen. This thesis describes desing and implementation of a new in silico predictor based on the principles of evolutionary analysis and dissimilarity between original and substituting amino acid physico-chemical properties. Developed algorithm was tested on four datasets with 74,192 mutations from 16,256 sequences in total. The predictor yields up to 72 % accuracy and in the comparison with the most existing tools, it is substantially less time consuming. In order to achieve the highest possible efficiency, the optimization process was focused on selection of the most suitable (a) third-party software for calculation of a multiple sequence alignment, (b) overall decision threshold and (c) a set of physico-chemical properties.
|
|
|
Computational Workflow for the Prediction and Design of Stable Proteins
Kadleček, Josef ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Tato práce se soustředí na rozšíření výpočetního nástroje pro predikci mutací proteinů za účelem zvýšení jejich stability. Stabilizace proteinů je nezbytnou součástí návrhu léčiv, a jelikož experimentální vyhodnocení přínosu jednotlivých mutací na stabilitu proteinu je nákladné a zdlouhavé, byl vyvinut nástroj FireProt. FireProt využívá kombinaci evolučních a energetických přístupů pro identifikaci potencionálně stabilizujících mutací. Tato práce rozšiřuje nástroj FireProt o možnost zadat vlastní mutace k analýze, integruje predikční nástroj FireProt ASR a dává možnost uživateli vybrat z několika strategií pro detekci stabilizujících mutací. Tato práce dále rozšiřuje nástroj FireProt o další informace k jednotlivým residuím (jako je například relativní B-faktor), umožňuje využít homologní modelování k vytvoření struktury proteinu na základě jeho sekvence, a v neposlední řadě představuje nový přístup k návrhu vícebodových mutantů.
|
|
|
Computational Design of Stable Proteins
Musil, Miloš ; Lexa, Matej (referee) ; Vinař, Tomáš (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Stabilní proteiny nacházejí široké uplatnění v řadě medicínských a biotechnologických aplikacích. Přírodní proteiny se vyvinuly tak, aby fungovaly převážně v mírných podmínkách uvnitř buněk. V důsledku toho vzniká zájem o stabilizaci proteinů za účelem jejich širšího uplatnění také v průmyslovém prostředí. Obor proteinového inženýrství se v posledních letech rozvinul do úrovně umožňující modifikovat proteiny pro různá využití, ačkoliv identifikace stabilních mutací je stále zatížená drahou a časově náročnou experimentální prací. Výpočetní metody se proto uplatňují jako atraktivní alternativa, která dovoluje prioritizovat potenciálně stabilizující mutace pro laboratorní práci. Během posledních let bylo vyvinuto velké množství výpočetních strategií: i) výpočty energie pomocí silových polí, ii) evoluční metody, iii) strojové učení a iv) kombinace více přístupů. Spolehlivost a využití nástrojů jsou často limitovány predikcí pouze jednobodových mutací, které mají malý dopad na stabilitu proteinů, zatímco sofistikovanější metody pro predikci multibodových mutací vyžadují větší množství práce na straně uživatele. Hlavním záměrem této práce je poskytnout uživatelům plně automatizované metody, umožňující návrh vysoce stabilních vícebodových mutantů bez potřeby pokročilých znalostí bioinformatických nástrojů a zkoumaného proteinu. V této práci jsou prezentovány následující nástroje a databáze: FireProt je plně automatizovaná metoda pro návrh stabilních vícebodových mutantů z kategorie tzv. hybridních přístupů. Ve svém výpočetním jádře spojuje jak energetické tak i evoluční metody, přičemž evoluční informace jsou užívány především jako filtry pro časově náročné výpočty energií. Kromě detekce potenciálně stabilizujících mutací se FireProt rovněž snaží spojit tyto mutace do jednoho vícebodového mutanta s minimalizací rizika vzniku antagonistických efektů. FireProt-ASR je plně automatizovaná platforma pro rekonstrukci ancestrálních sekvencí, která dovoluje uživatelům využít tuto strategii bez nutnosti velkého objemu manuální práce a hluboké znalosti zkoumaného proteinu. FireProt-ASR řeší všechny kroky ancestrální rekonstrukce, včetně sběru biologicky relevantních sekvencí, konstrukce zakořeněného fylogenetického stromu a rekonstrukce ancestrálních sekvencí.HotSpotWizard je nástroj pro návrh mutací a mutačních knihoven za účelem zlepšení stability a aktivity zkoumaných proteinů. Nástroj dovoluje provést i širší analýzu za využití čtyř různých strategií běžně používaných v oboru proteinového inženýrství: i) identifikace evolučně variabilních pozic v blízkosti katalytických kapes a tunelů, ii) identifikace pohyblivých regionů, iii) výpočet sekvenčního konsensu a iv) identifikace korelovaných pozic.FireProt-DB je databáze dostupných experimentálních dat popisujících stabilitu proteinů. Hlavním účelem této databáze je standardizovat data v oblasti proteinové stability, poskytnout uživatelům platformu k jejich snadnému ukládání a umožnit intuitivní vyhledávání, které by mohly být využité k trénování nových nástrojů s využitím technik strojového učení.
|
|
|
Identification of the Protein Tunnels Using Molecular Dynamics
Kohout, Petr ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
This thesis focuses on the analysis of protein structures. The aim is to design Caver Web 2.0 -- a new version of the web application that integrates additional scientific tools and allows users to go through a complicated workflow to provide relevant results without the need for a deeper knowledge of the integrated tools. Everything will be delivered through a simple and interactive user interface. The application extends the original Caver Web 1.0 application with new features. Caver Web 1.0 is a web server suitable for identifying protein tunnels and channels for which it allows to run ligand transport analyses. The program is characterized by an intuitive and user-friendly interface with minimum required input from the user. The server is suitable for researchers without advanced bioinformatics or technical knowledge. Its current version is well established and highly used in the scientific community (35,000 completed calculations in two years of operation). The most significant limitation of the current version is the ability to analyze only static structure, which often provides an incomplete biological picture. Therefore, it was decided to extend the tool to calculate molecular dynamics to provide a comprehensive picture of protein structure changes.
|
|
|
Fully Automated Method for the Design of Ancestral Proteins
Štěpánek, Martin ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Stabilita proteinů je zásadní vlastností ovlivňující možnosti průmyslového použití proteinů. Tato práce se zaměřuje na vylepšení automatizovaného nástroje FireProtASR, který využívá rekonstrukci ancestrálních sekvencí pro návrh proteinů se zvýšenou stabilitou. Do tohoto nástroje byla přidána nově navržená metoda rekonstrukce successorů. Successory představují sekvence proteinů, ke kterým bude v budoucnosti směřovat evoluce. Podle současných poznatků by měly mít vyšší aktivitu než současné proteiny, společně s vyšší schopností vázat se specificky na určité molekuly. Dále bylo vytvořeno nové webové uživatelské rozhraní, které poskytuje rychlé a intuitivní ovládání nástroje FireProtASR.
|
|
|
Multi-Agent System for the Prediction of the Effect of Mutations on Protein Stability
Doseděl, Ondřej ; Martínek, Tomáš (referee) ; Musil, Miloš (advisor)
Proteiny jsou základním stavebním blokem všech žijících organismů, kde jsou zodpovědné za mnoho důležitých procesů. Jsou složeny z řetězců aminokyselin. Tyto řetězce mohou být jakkoliv změněné. Tomuto procesu se říká mutace a může být samovolná nebo indukovaná v laboratoři. Cílem této práce bylo vytvoření nových modelů pro určení stability proteinů. Skládá se ze dvou modelů. První model je multi-agentní systém pro klasifikaci stability proteinů. Nejlepší multi-agentní systém získal přesnost 0.7 a 0.41 MCC. Druhá část se~zabývala predikcí konkrétních hodnot G, kde byl vytvořený Extreme Gradient Boosting model, který získal 1.67 RMSE a 0.53 PCC. Součástí této práce byly představené 2 datasety, které jsou na sobě plně nezávislé, použitelné pro trénování a validaci modelů.
|
guest ::
RSS feed.