Název:
Využití strojového učení pro predikci vlivu mutací na stabilitu proteinů
Překlad názvu:
Machine Learning as a Tool for the Prediction of the Effect of Mutations on Protein Stability
Autoři:
Dúbrava, Juraj Ondrej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Musil, Miloš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2018
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
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.
The main focus of this thesis is the prediction of the effect of amino acid substitutions on protein stability. My goal was to develop a predictive tool for the classification of the effect of mutations by combining several machine learning techniques. The implemented predictor, which utilizes SVM and Random forest methods, has achieved higher accuracy than any of the integrated methods. The novel predictive tool was compared with the existing ones using independent testing dataset. The predictor has yield 67 % accuracy and MCC 0,3.
Klíčová slova:
aminokyselinové substitúcie; ensemble systémy; mutácie; náhodný les; proteínova stabilita; strojové učenie; amino acid substitutions; ensemble systems; machine learning; mutations; protein stability; random forest; support vector machines
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/85084