National Repository of Grey Literature 40 records found  1 - 10nextend  jump to record: Search took 0.00 seconds. 
Functional annotation of non-model bacteria based on sequential homology
Polakovičová, Petra ; Musilová, Jana (referee) ; Sedlář, Karel (advisor)
Genomová sekvence je důležitým zdrojem informací v oblasti biologie, a proto je neustálým předmětem zájmu vědeckého výzkumu. Na práci s genomem a jeho analýzu nabízí bioinformatika různé výpočetní metody. Tato práce se věnuje bakteriálnímu genomu, jeho organizaci, základním vlastnostem a následně popisuje jeho anotaci. Zaměřuje se hlavně na funkční anotaci (popis biologické funkce predikovaných genů) na základě přiřazení takzvaných klastrů ortologních genů (COG) s využitím sekvenční homologie. Popisuje nejpoužívanější nástroje a databáze, které se využívají pro COG anotaci a poté několik z nich porovnává při anotaci sedmi bakteriálních genomů. Jejím hlavním cílem je navrhnout metodu, která vylepší COG anotaci a zjednoduší její výslednou vizualizaci.
Proposal of a suitable insurable portfolio for a municipality Budišov
Musilová, Jana ; Najmonová, Hana (referee) ; Martinovičová, Dana (advisor)
This diploma thesis deals with the problems related to insurance protection for municipality Budišov. The insurance portfolio is suggested on the basis of municipality assets and analysis of all risks. It helps to minimize the most serious risks of its activities through the commercial insurance company.
Methods for prediction of RNA secondary structure
Polzerová, Nikola ; Musilová, Jana (referee) ; Jurečková, Kateřina (advisor)
This bachelor thesis discuss RNA secondary structure and it’s prediction in particular. It describes various secondary structure elements and presents some secondary structure prediction methods. Within the framework of bachelor thesis, three computational methods for secondary structure prediction were implemented in programming and numeric computing platform MATLAB. These methods are Nussinov algorithm, Zuker algorithm and Crumple method. Implemented algorithms approched the prediction in terms of base pair maximalization or free energy minimalization. Their function was verified on the created dataset and the results were compared with known secondary structures.
Signaling Pathway for Butanol Production in Solventogenic Clostridium Bacteria
Musilová, Jana ; Škutková, Helena (referee) ; Sedlář, Karel (advisor)
Diplomová práce se zabývá studiem signální dráhy produkce butanolu bakterií rodu Clostridium. V první části pojednává o modelování signálních drah pomocí metod systémové biologie. Navazuje popisem zisku dat pro tvorbu a úpravu modelů signálních drah s hlavním zaměřením na techniky pro zjištění genové exprese, produkce a fenotypu. Třetí sekcí je získání základního modelu signální dráhy zapojené do produkce butanolu u solventogenních klostridií. Posledním bodem a zároveň hlavním cílem je vytvoření dynamického modelu signální dráhy produkce butanolu kmene Clostridium beijerinckii NRRL B-598, jeho vyhodnocení pomocí statické a dynamické analýzy a srovnání s biologickými daty.
Interactions of drugs used to treat schizophrenia and their accompanying symptoms
Musilová, Jana ; Janoušek, Oto (referee) ; Cicková, Pavlína (advisor)
The thesis studies interactions and side effects of antipsychotic drugs. It describes the drug discovery and related scientific fields - especially the field of biological network analysis. The thesis also describes schizophrenia and its treatment. The aim of the work is creating script in R language for automatic data download from open source databases and a search of the most significant drug interactions in data from the open source databases, based on the visualisation and analysis of networks with Cytoscape software and its plugins, and a specification of similar pharmacological features of the most important medicaments.
Gene regulatory network inference based on mutual information in non-model organisms
Pirkl, Petr ; Sedlář, Karel (referee) ; Musilová, Jana (advisor)
The thesis is focused on summary of laboratory methods for determining gene expression, data preprocessing procedures and possible tools used to infere gene regulatory networks. Furthermore, the thesis handles with the pre-processing of data. It means create count table and normalize it. It was use data from the non-model organism Clostridium beijerinckii NRRL B-598. The main parts of the thesis are designed an algorithm for the creation of a gene regulatory network using mutual information and its implementation in the R language. This include testing the algorithm on data from the non-model organism and the gold standard.
Transcription motif finding in non-model organisms
Helešicová, Klára ; Jurečková, Kateřina (referee) ; Musilová, Jana (advisor)
This bachelor thesis deals with the search for DNA motifs in non-model organisms. The first part explains the process of transcription, the concept of mutual information and an algorithm using mutual information. The second part describes the distribution of motif searching methods and examples of algorithms. The third part contains an overview of transcription motif databases. The practical part contains a description of the creation of a dataset for a non-model organism, a description of the proposed algorithm and its testing on the dataset. Then, the results of the proposed algorithm were compared with the results of FIRE and MEME algorithms.
Transcription motif finding in non-model organisms
Helešicová, Klára ; Jurečková, Kateřina (referee) ; Musilová, Jana (advisor)
This bachelor thesis deals with the search for DNA motifs in non-model organisms. The first part explains the process of transcription, the concept of mutual information and an algorithm using mutual information. The second part describes the distribution of motif searching methods and examples of algorithms. The third part contains an overview of transcription motif databases. The practical part contains a description of the creation of a dataset for a non-model organism, a description of the proposed algorithm and its testing on the dataset. Then, the results of the proposed algorithm were compared with the results of FIRE and MEME algorithms.
Functional annotation of non-model bacteria based on sequential homology
Polakovičová, Petra ; Musilová, Jana (referee) ; Sedlář, Karel (advisor)
Genomová sekvence je důležitým zdrojem informací v oblasti biologie, a proto je neustálým předmětem zájmu vědeckého výzkumu. Na práci s genomem a jeho analýzu nabízí bioinformatika různé výpočetní metody. Tato práce se věnuje bakteriálnímu genomu, jeho organizaci, základním vlastnostem a následně popisuje jeho anotaci. Zaměřuje se hlavně na funkční anotaci (popis biologické funkce predikovaných genů) na základě přiřazení takzvaných klastrů ortologních genů (COG) s využitím sekvenční homologie. Popisuje nejpoužívanější nástroje a databáze, které se využívají pro COG anotaci a poté několik z nich porovnává při anotaci sedmi bakteriálních genomů. Jejím hlavním cílem je navrhnout metodu, která vylepší COG anotaci a zjednoduší její výslednou vizualizaci.
Gene regulatory network inference based on mutual information in non-model organisms
Pirkl, Petr ; Sedlář, Karel (referee) ; Musilová, Jana (advisor)
The thesis is focused on summary of laboratory methods for determining gene expression, data preprocessing procedures and possible tools used to infere gene regulatory networks. Furthermore, the thesis handles with the pre-processing of data. It means create count table and normalize it. It was use data from the non-model organism Clostridium beijerinckii NRRL B-598. The main parts of the thesis are designed an algorithm for the creation of a gene regulatory network using mutual information and its implementation in the R language. This include testing the algorithm on data from the non-model organism and the gold standard.

National Repository of Grey Literature : 40 records found   1 - 10nextend  jump to record:
See also: similar author names
32 Musilová, Jana
5 Musilová, Jaroslava
5 Musilová, Jitka
1 Musilová, Jiřina
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.