Hlavní stránka > Výsledky hledání: Nierostek, Jakub
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
Quantitative structure-activity relationship and machine learning
 Nierostek, Jakub ; Uhlík, Filip (vedoucí práce) ; Svozil, Daniel (oponent)
Quantitative structure-activity relationship (QSAR) výpočetní metoda nám umožňuje zkoumat vztah mezi chemickou strukturou molekul a jejich chemi- ckými a biologickými vlastnostmi. Pro tvorbu QSAR modelů lze s výhodou použít metody strojového učení, jakými jsou například hluboké neuronové sítě. V této práci jsme vytvořili workflow (pipeline) pro trénování QSAR modelů založených na strojovém učení, které mohou předpovídat toxicitu molekul. Dále zkoumáme vliv molekulární reprezentace na kvalitu předpovědí modelu. Na datasetech Tox21 a Ames Mutagenicity jsou použity jak naše modely hlubokého učení, tak i tradiční modely strojového učení. Jejich kvalita je srovnána s nedávno pub- likovaným modely pro predikci toxicity pomocí metriky AUC-ROC a v určitých ohledech vykazuje zlepšení oproti publikovaným modelům. Klíčová slova: QSAR, strojové učení, hluboké učení, molekulární deskriptory 1
Úplný záznam
Počítačové studium skládání proteinů na zjednodušených modelech
 Nierostek, Jakub ; Uhlík, Filip (vedoucí práce) ; Jirsák, Jan (oponent)
Cílem práce je navrhnout a popsat vhodný zhrubený model proteinu, na jehož základě bude studován protein-folding. Model bude implementován jako počítačový program, jeho vývoj v čase bude zajišťovat Hamiltonian Monte Carlo. Pomocí simulace na počítači bude zkoumán jak protein-folding samotný, tak veličiny, které jej charakterizují a podobnost nativní konfigurace skutečného a námi simulovaného proteinu. Klíčová slova: skládání proteinů, počítačová simulace, Hamiltonian Monte Carlo, zhrubené modely 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English