|
|
Hidden Markov models as a tool for protein secondary structure prediction
Kraus, Ondřej ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Mokrejš, Martin (oponent)
Hidden Markov modely jsou ideálním nástrojem na analýzu sekvencí, proto se využívají i v predikci sekundární struktury proteinů. V současnosti existuje několik nástrojů k predikci sekundární struktury proteinů a část z nich využívá hidden Markov modely. Ve své práci se proto pokusím s nimi čtenáře seznámit a vysvětlit na jakém principu pracují, jaké jsou jejich výhody a nevýhody. Většina metod predikuje tři sekundární struktury s úspěšností 60%- 80%, nicméně vzhledem k odlišné metodice testování úspěšnosti lze brát výsledky pouze jako orientační. Klíčová slova: predikce proteinové struktury, hidden Markov model, sekundární struktura
|
|
|
Moderní metody predikce sekundární struktury proteinů a jejich srovnání
Kraus, Ondřej ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Pleskot, Roman (oponent)
V současnosti existuje několik nástrojů k predikci sekundární struktury proteinů, většina moderních metod používá algoritmy, jako jsou skryté Markovovy modely nebo umělé neurální sítě. Ve své práci se proto pokusím s nimi čtenáře seznámit a vysvětlit na jakém principu pracují, jaké jsou jejich výhody a nevýhody. Většina moderních metod predikuje tři typy sekundární struktury (helix, list a smyčku) s úspěšností 70%-80%. Nicméně vzhledem k odlišné metodice testování úspěšnosti různých metod lze brát výsledky pouze jako orientační, a uživatel by se proto měl s metodou a metodikou jejího testování nejprve detailně seznámit. Klíčová slova: predikce proteinové struktury, skrytý Markovův model, umělá neuronová síť, nejbližší soused, sekundární struktura proteinů
|
|
|
Existují sekvenční determinanty funkční divergence GTPáz?
Kraus, Ondřej ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Potocký, Martin (oponent)
Malé GTPázy jsou významné proteiny ovlivňující řadu buněčných dějů. Ve své práci se zabývám porovnáním pěti nejvýznamnějších proteinových rodin malých GTPáz - Arf, Rab, Ran, Ras a Rho, abych identifikoval aminokyseliny zodpovědné za velkou funkční rozdílnost jednotlivých rodin. K jejich vzájemnému porovnání jsem využil strukturní data z databáze PDB a sekvence z databáze UniProt. Pomocí programu ConSurf a programu Sca5 jsem objevil dříve nepopsané skupiny aminokyselin specifických pro jednotlivé rodiny malých GTPáz. Na příkladu malých GTPáz jsem také provedl pilotní studii použitelnosti B-faktorů jako indikátorů síly vazby v proteinové struktuře. První výsledky nejsou zcela průkazné, ale ani použitelnost B-faktorů jako indikátorů síly vazby nevylučují. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Moderní metody predikce sekundární struktury proteinů a jejich srovnání
Kraus, Ondřej ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Pleskot, Roman (oponent)
V současnosti existuje několik nástrojů k predikci sekundární struktury proteinů, většina moderních metod používá algoritmy, jako jsou skryté Markovovy modely nebo umělé neurální sítě. Ve své práci se proto pokusím s nimi čtenáře seznámit a vysvětlit na jakém principu pracují, jaké jsou jejich výhody a nevýhody. Většina moderních metod predikuje tři typy sekundární struktury (helix, list a smyčku) s úspěšností 70%-80%. Nicméně vzhledem k odlišné metodice testování úspěšnosti různých metod lze brát výsledky pouze jako orientační, a uživatel by se proto měl s metodou a metodikou jejího testování nejprve detailně seznámit. Klíčová slova: predikce proteinové struktury, skrytý Markovův model, umělá neuronová síť, nejbližší soused, sekundární struktura proteinů
|
|
|
Hidden Markov models as a tool for protein secondary structure prediction
Kraus, Ondřej ; Novotný, Marian (vedoucí práce) ; Mokrejš, Martin (oponent)
Hidden Markov modely jsou ideálním nástrojem na analýzu sekvencí, proto se využívají i v predikci sekundární struktury proteinů. V současnosti existuje několik nástrojů k predikci sekundární struktury proteinů a část z nich využívá hidden Markov modely. Ve své práci se proto pokusím s nimi čtenáře seznámit a vysvětlit na jakém principu pracují, jaké jsou jejich výhody a nevýhody. Většina metod predikuje tři sekundární struktury s úspěšností 60%- 80%, nicméně vzhledem k odlišné metodice testování úspěšnosti lze brát výsledky pouze jako orientační. Klíčová slova: predikce proteinové struktury, hidden Markov model, sekundární struktura
|
|
|
Analýza vybraného sortimentu spoločnosti IKEA z hľadiska hodnoty pre zákazníka
Medvecová, Gabriela ; Vlček, Radim (vedoucí práce) ; Kraus, Ondřej (oponent)
Teoretická část se zaobírá pojmami jako hodnota pro zákazníka, komerčná úspěšnost ve vztahu k hodnotě pro zákazníka. Pojednává se taky o teorii funkce a funkčního přístupu. Jsou uvedeny různé metody stanovení hodnoty významu funkcí, metody stanovení stupně splnění funkcí a metody stanovení nákladů na tyto funkce. V praktické části se zjišťuje závislost mezi velikostí objemu prodejú vybaných matrací Sultan společnosti IKEA na ukazateli hodnoty pro zákazníka.
|
host ::
RSS.