|
|
Computational Design of Stable Proteins
Musil, Miloš ; Lexa, Matej (oponent) ; Vinař, Tomáš (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Stable proteins are utilized in a vast number of medical and biotechnological applications. However, the native proteins have mostly evolved to function under mild conditions inside the living cells. As a result, there is a great interest in increasing protein stability to enhance their utility in the harsh industrial conditions. In recent years, the field of protein engineering has matured to the point that enables tailoring of native proteins for specific practical applications. However, the identification of stable mutations is still burdened by costly and laborious experimental work. Computational methods offer attractive alternatives that allow a rapid search of the pool of potentially stabilizing mutations to prioritize them for further experimental validation. A plethora of the computational strategies was developed: i) force-field-based energy calculations, ii) evolution-based techniques, iii) machine learning, or iv) the combination of several approaches. Those strategies are usually limited in their predictions to less impactful single-point mutations, while some more sophisticated methods for prediction of multiple-point mutations require more complex inputs from the side of the user. The main aim of this Thesis is to provide users with a fully automated workflow that would allow for the prediction of the highly stable multiple-point mutants without the requirement of the extensive knowledge of the bioinformatics tools and the protein of interest. FireProt is a fully automated workflow for the design of the highly stable multiple-point mutants. It is a hybrid method that combines both energy- and evolution-based approaches in its calculation core, utilizing sequence information as a filter for robust force-field calculations. FireProt workflow not only detects a pool of potentially stabilizing mutations but also tries to combine them together while reducing the risk of antagonistic effects. FireProt-ASR is a fully automated workflow for ancestral sequence reconstruction, allowing users to utilize this protein engineering strategy without the need for the laborious manual work and the knowledge of the system of interest. It resolves all the steps required during the process of ancestral sequence reconstruction, including the collection of the biologically relevant homologs, construction of the rooted tree, and the reconstruction of the ancestral sequences and ancestral gaps.HotSpotWizard is a workflow for the automated design of mutations and smart libraries for the engineering of protein function and stability. It allows for a wider analysis of the protein of interest by utilizing four different protein engineering strategies: i) identification of the highly mutable residues located in the catalytic pockets and tunnels, ii) identification of the flexible regions, iii) calculation of the sequence consensus, and iv) identification of the correlated residues.FireProt-DB is a database of the known experimental data quantifying a protein stability. The main aim of this database is to standardize protein stability data, provide users with well-manageable storage, and allow them to construct protein stability datasets to use them as training sets for various machine learning applications.
|
|
|
Interactive Database for the Storage and Maintenance of the Biological Data
Dúbrava, Juraj Ondrej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Musil, Miloš (vedoucí práce)
The main focus of this thesis is to develop a novel database of protein stability data that will focus on storage and maintenance of the experimental data. The result is a novel database FireProtDB, providing manually curated experimental data from all available sources, while presenting the data via implemented graphical user interface. The user interface provides all necessary information stored in the database with ability to search data using advanced search engine to create customized search queries targeting users seeking data for construction of the machine learning datasets.
|
|
|
Large-Scale Analysis of the Ligand Transport and Docking inside of the Protein Tunels
Ježík, Andrej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Musil, Miloš (vedoucí práce)
This thesis discusses large-scale analysis of the ligand transport and docking inside of the protein tunnels. Protein-ligand interactions are involved in processes such as cell signalling, transport, metabolism, regulation, gene expression, and enzyme activity. To understand the interaction between these molecules is vitally important for the research for new pharmaceuticals. The procedure of protein-ligand docking involves the following steps: (i) finding the structures of proteins (receptors) and ligands, (ii) identifying ligand binding sites, (iii) considering receptor/ligand flexibility, and (iv) computing interaction energy between the receptor and the ligand. Additional functionality will be implemented to allow CaverWeb to test a complete set of pre-processed drug ligands on a protein, in an effort to enhance the efficiency of the procedure for large sets of ligands, which will allow a much smoother workflow.
|
|
|
Vývoj webového nástroje pro analýzu kalorimetrických dat
Nedeljković, Sava ; Musil, Miloš (oponent) ; Sumbalová, Lenka (vedoucí práce)
Proteiny jsou organické molekuly složené z aminokyselin, které jsou přítomny ve všech živých organizmech. Jsou to hlavní stavební prvky života. Zkoumání stability proteinů má velké uplatnění ve farmaceutickém, biochemickém a zdravotnickém průmyslu, proto je o něj velký zájem. Stabilitu proteinu a mnoho dalších vlastností lze stanovit pozorováním jeho mechanismu rozkládání. Diferenciální skenovací kalorimetrie (DSC) se ukázala jako velmi přesná metoda pro tento úkol. Cílem této práce je zlepšit funkce softwaru CalFitter, který analyzuje data získaná z experimentů DSC. Nové funkce softwaru umožňují automaticky vypočítat počáteční parametry, které jsou potřebné pro úspěšnou analýzu.
|
|
|
Využití strojového učení pro predikci vlivu mutací na stabilitu proteinů
Dúbrava, Juraj Ondrej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Musil, Miloš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá predikciou vplyvu aminokyselinových mutácií na stabilitu proteínu. Cieľom bolo vytvorenie nástroja klasifikujúceho výsledný charakter mutácie s využitím kombinácie viacerých metód strojového učenia. Implementovaný prístup kombinujúci metódy SVM a Random Forest dosiahol lepšie výsledky ako použitie metód samostatne. Nástroj bol porovnaný s dostupnými nástrojmi na nezávislom datasete na ktorom dosiahol úspešnosť predikcie 67 % a koreláciu 0,3.
|
|
| |
|
| |
|
|
Interaktivní aplikace v jazyce UnrealScript
Musil, Miloš ; Pečiva, Jan (oponent) ; Navrátil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na tvorbu projektů v Unreal Development Kitu, především pak na jejich programování v doprovodném jazyce UnrealScript. Jsou zde stručně probrány nástroje, které jsou v UDK integrovány pro tvorbu scén a obsluhu jejich vnitřní logiky, a dále pak významnější z tříd UnrealScriptu pro práci s herní kamerou, HUDem, obsluhou uživatelských vstupů a jiné. Závěrem je připojeno i srovnání UnrealScriptu s některými programovacími jazyky, využitelnými pro tvorbu uživatelských rozhraní a vyhodnocení uživatelských testů, provedených nad výsledným projektem v UDK.
|
|
|
Prediktor vlivu aminokyselinových substitucí na funkci proteinů
Musil, Miloš ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá problematikou predikce škodlivosti aminokyselinových substitucí pomocí metody fylogenetické analýzy, inspirované nástrojem MAPP. Nezanedbatelné množství genetických onemocnění je způsobeno nesynonymními SNPs, projevujícími se jako jednobodové mutace na úrovni proteinů. Schopnost identifikovat tyto škodlivé substituce by mohla být užitečná v oblasti proteinového inženýrství pro testování, zda navržená mutace nepoškodí funkci proteinu a stejně tak k identifikaci choroby způsobujících škodlivých mutací. Experimentální ohodnocení navržených mutací je však nákladné a vyvstala tak potřeba pro predikci vlivu aminokyselinových substitucí počítačovými metodami. Tato práce popisuje návrh a implementaci nového predikčního nástroje, založeného na principech evoluční analýzy a studiu rozdílnosti fyzikálně-chemických vlastností mezi původní a substituovanou aminokyselinou. Vyvinutý algoritmus byl otestován na čtyř datasetech, čítajících celkem 74 192 mutací na 16 256 proteinových sekvencích. Prediktor dosáhl až 72 % přesnosti a ve srovnání s většinou v současné době existujících nástrojů je jeho výpočet výrazně méně náročný na počítačový čas. Ve snaze dosáhnout maximální možnou efektivitu nástroje byl optimalizační proces zaměřen na výběr nejvhodnějších (a) nástrojů třetích stran, (b) rozhodovacího prahu a (c) sady fyzikálně-chemických vlastností.
|
|
|
Rozvoj cestovního ruchu v mikroregionu Velkobřezensko se zaměřením na Velké Březno
Hrebíková, Kateřina ; Syrovátka, Oldřich (vedoucí práce) ; Musil, Miloš (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozvoje cestovního ruchu a jeho dlouhodobé udržitelnosti. V jejím rámci bude popsána současná situace zámku Velké Březno, který je jednou z nejdůležitějších a nejlákavějších turistických atraktivit v daném mikroregionu Velkobřezensko. Posuzovány budou zejména komunikační aktivity zámku, dále pak možnosti budoucího využití daného objektu. Cílem práce je najít rezervy v komunikačních aktivitách a využití potenciálu velkobřezenského zámku a navrhnout řešení, které by korespondovalo s rozvojovou vizí obce a poptávkou návštěvníků tohoto památkového objektu, a které by v neposlední řadě napomohlo k rozvoji cestovního ruchu v mikroregionu Velkobřezensko.
|
host ::
RSS.