|
|
Platform for Biological Sequence Analysis Using Machine Learning
Lacko, Dávid ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Machine learning has many active areas and one of them is protein characterisation since experimental annotation is usually costly and time-consuming, and many datasets suitable for training predictors are currently being published. One of the recent methods, called innov'SAR, combines the Fourier transform with partial linear regression and has been used in several protein engineering applications. However, the code for the method is not freely available and the method itself was not statistically verified. The goal of this thesis is to address these limitations, implement and extend the method using Python language in an easy-to-use platform that allows training and testing of the models. The extensions include parallelization, Spearman scoring function and aligned sequence input. The statistical significance testing is also performed to verify the impact of the found dependencies between input sequences and properties of the proteins. The method proved to be statistically significant with strong dependencies found between inputs and outputs. Two newly collected halalkane dehalogenase datasets were used to train models and they have cross validation scores of Q2 = 0.54 and Q2 = 0.77 with almost double the improvement over the baseline models. Created models allow filtering of large sequence databases and scanning for potential improvements in the protein properties.
|
|
|
British foreign policy in the context of the partition of India
Lacko, Daniel ; Soukup, Jaromír (vedoucí práce) ; Jeřábek, Martin (oponent)
Diplomová práca sa zaoberá dekolonizačným procesom rozdelenia Indie z roku 1947 a jeho následkami. Jej cieľom je vyvodenie záverov ohľadom úlohy britskej zahraničnej politiky (britskej vlády) v tomto procese, z ktorého vzišli dva nové suverénne štáty - India a Pakistan, ktorých vzťahy sú dodnes charakteristické svojou rivalitou. Konkrétne sa v práci hľadajú odpovede na dve výskumné otázky. Po prvé, či mali kroky britskej zahraničnej politiky vplyv na vznik indicko-pakistanskej rivality. Po druhé, ak áno, boli hlavnou príčinou vzniku tejto rivality, alebo za ňu môžu iné udalosti, ktoré nesúviseli s britskými krokmi. Diplomová práca taktiež vo svojej prvej časti rozoberá fenomén dekolonizácie z teoretického hľadiska. Druhá časť je už venovaná samostatne prípadovej štúdie rozdelenia Indie. Táto časť sa v druhej kapitole venuje podrobnému opisu najdôležitejších udalostí z obdobia rokov 1857-1947, čo má za úlohu poskytnúť čitateľovi obraz o tom, ako došlo k samotnému rozdeleniu Indie v roku 1947 a akú úlohu v tom zohrávali Briti. Tretia kapitola, ktorá je stále súčasťou prípadovej štúdie, na začiatku stručne opisuje následok rozdelenia Indie a podobu indicko-pakistanskej rivality. Potom je súčasťou aj prepojenie teoretickej časti práce s prípadovou štúdiou a na záver príde analýza skoršie opísaných...
|
|
|
Platform for Biological Sequence Analysis Using Machine Learning
Lacko, Dávid ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Machine learning has many active areas and one of them is protein characterisation since experimental annotation is usually costly and time-consuming, and many datasets suitable for training predictors are currently being published. One of the recent methods, called innov'SAR, combines the Fourier transform with partial linear regression and has been used in several protein engineering applications. However, the code for the method is not freely available and the method itself was not statistically verified. The goal of this thesis is to address these limitations, implement and extend the method using Python language in an easy-to-use platform that allows training and testing of the models. The extensions include parallelization, Spearman scoring function and aligned sequence input. The statistical significance testing is also performed to verify the impact of the found dependencies between input sequences and properties of the proteins. The method proved to be statistically significant with strong dependencies found between inputs and outputs. Two newly collected halalkane dehalogenase datasets were used to train models and they have cross validation scores of Q2 = 0.54 and Q2 = 0.77 with almost double the improvement over the baseline models. Created models allow filtering of large sequence databases and scanning for potential improvements in the protein properties.
|
|
|
Generativita v mladé dospělosti: pilotní studie
Millová, Katarína ; Lacko, D. ; Pástorová, I. ; Pecková, A.
Generativita jako tvořivost, produktivita, péče o druhé lidi a předávání hodnot dalším generacím je důležitým vývojovým úkolem, který by měl být naplněn v dospělosti. Pro její rozvoj je důležitá mladá dospělost a dokonce některé složky mohou dosahovat svého vrcholu právě na začátku dospělosti. Cílem výzkumu bylo získat vhled do generativity vmladé dospělosti v kontextu dalších osobnostních charakteristik. Soubor tvořilo 54 studentů VŠ (24 žen, průměrný věk 21,4 let), kteří vyplnili online dotazníky: LGS - generativní zájem, GBC /n- generativní jednání, Gen-Current - struktura generativity, Inventory of the Dimensions of Emerging Adulthood, Dotazník sociální selekce, optimalizace a kompenzace a Self-Concept Clarity Scale. Dotazník aktuální generativity byl u mladých dospělých použit poprvé. Popisuje sociální, kulturní, technickou a ekologickou generativitu. Faktorová analýza (rotace varimax) nepotvrdila existenci těchto typů jako samostatných faktorů. Korelační analýza odhalila vztah mezi generativitou a experimentováním, zaměřením na sebe (pouze LGS a /nGen-Current) a ostatní (Gen-Current) a sociální seberegulaci (GBC, Gen-Current). U jasnosti sebepojetí se žádné významné vztahy nepotvrdily. Genderové rozdíly v generativitě jsme nezjistili. Nejvýznamnějším prediktorem generativity byla sociální seberegulace (generativní zájem), experimentování (generativní jednání) a zaměření na sebe (struktura generativity).
|
host ::
RSS.