Original title:
Aplikace teorie grafů v predikci funkce proteinů
Translated title:
Applications of graph theory in protein function prediction
Authors:
Kalábová, Nikola ; Hartman, David (advisor) ; Kratochvíl, Miroslav (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] The rapid development of the whole-genome sequencing methods and their reducing cost resulted in a huge number of sequenced genomes. Developing reliable methods for in- silico annotation of the expeditiously growing number of sequenced genomes is the next challenge of modern biology. We described a graph-theoretical approach for function prediction from the protein-protein interaction networks and outlined its strengths and weaknesses. We illustrate the principles of this approach on selected algorithms based on different ideas and provide their comparison and evaluation. 1Rapidní vývoj celogenomových sekvenačních metod a jejich snižující se cena za- příčinila existenci velkého množství osekvenovaných genomů. Vývoj spolehlivých in-silico metod pro anotaci rychle rostoucího počtu osekvenovaných genomů představuje výzvu pro moderní biologii. V práci představujeme způsob predikce funkce proteinů, založený na aplikaci teorie grafů v protein-protein interakčních sítích a identifikujeme jeho silné a slabé stránky. Tento přístup poté ilustrujeme na vybraných algoritmech založených na různých myšlenkách. Představené algoritmy porovnáváme a vyhodnocujeme jejich spolehlivost. 1
Keywords:
graph algorithms; graph theory; protein functionprediction; protein-protein interaction networks; protein-protein interactions; grafové algoritmy; predikce funkce proteinů; protein-protein interakce; protein-protein interakční sítě; teorie grafů
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/126528