National Repository of Grey Literature 138 records found  1 - 10nextend  jump to record: Search took 0.00 seconds. 
Methods for Predicting Drug Side Effects in Silico
Cicková, Pavlína ; Lexa,, Matej (referee) ; Berka,, Karel (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Vývoj a výzkum léčiv je oblastí současné vědy, jejíž nedílnou součástí je i využití výpočetních metod. Z důvodu nákladnosti a časové náročnosti laboratorních přístupů, metody in silico sehrávají svou významnou roli. I přes rychlý vývoj výpočetních technik využívaných při vývoji léků, však není drtivá většina zkoumaných molekul v procesu vývoje úspěšná a do schvalovací fáze nepostoupí. Nejen proto se nejmodernější strategie návrhu potenciálních nových léčiv zaměřují na opětovné zkoumání již schválených léků a berou do úvahy i analýzu podobností. Tato práce popisuje vývoj a aplikaci souboru několika workflow, jež byl vytvořen v rámci analytické platformy KNIME a jež implementuje metody strojového učení za účelem predikce nežádoucích účinků léčiv. Součástí prezentovaných workflow je získání dat, jejich předzpracování, výpočet metrik podobností a provedení explorační analýzy. Následně je využito klasifikačních modelů k predikci specifických nežádoucích účinků léčiv. Tato predikce vychází z principů technik založených na podobnosti. K natrénování modelů rozhodovacích stromů pro predikci potenciální asociace nežádoucích účinků s léčivy byly využity strukturní a jiné podobnosti schválených molekul léčiv. Hlavní přínos práce spočívá především v přenositelnosti použitých metod. Soubor workflow je určen k využití jako vhodný nástroj k řešení výzkumných otázek ohledně podobnosti léčiv a jelikož analytická platforma KNIME poskytuje uživatelsky přívětivé grafické rozhraní, není nutné, aby měli uživatelé pokročilé zkušenosti v oblasti strojového učení nebo programování, aby mohli soubor navržených workflow v rámci této platformy pro své analýzy využít.
Fluorescent Methods in Research of Eukaryotic Cells
Chmelíková, Larisa ; Babula, Petr (referee) ; Pešl,, Martin (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Tato práce zkoumá aplikaci fluorescenčních metod používaných v in vitro studiích v oblasti regenerace srdeční tkáně. Konfokální fluorescenční mikroskopie je vhodnou mikroskopickou technikou pro výzkum v této oblasti, protože umožňuje vizualizaci 3D struktur a distribuce buněk ve 3D modelech. Používané fluorescenční markery by měly být dlouhodobě stabilní, biokompatibilní a netoxické pro živé buňky. V současné době je použití nanočástic jako superparamagnetické nanočástice oxidu železa (SPION) velmi populární; velké množství studií ukazuje, že jsou vhodné pro dlouhodobé experimenty. Tento výzkum využívá superparamagnetické maghemitové nanočástice svázaným rhodaminem na jejich povrchu (SAMN-R) a popisuje jejích excitační a emisní spektrum, velikost a lokalizaci vbuňkách. Stanovení toxicity bylo provedeno měřením reaktivních forem kyslíku (ROS) a nekvantitativním měřením pomocí fluorescenční mikroskopie bylo zjištěno, že hodnota dávky 20 µg·cm-2 je optimální pro aplikaci na živé buňky. Dále byl zkoumán vliv aplikace SAMN-R na buněčnou proliferaci a motilitu, kdy ve studii buněčné proliferace a scratch assay byla použita buněčná linie fibroblastů 3T3. Poté byla studována migrace jednotlivých buněk s použitím mezenchymálních kmenových buněk (MSCs), izolovaných zlidské tukové tkáně. Následná statistická analýza nepotvrdila, že by aplikace SAMN-R měla významný vliv na buněčnou proliferaci, kolektivní migraci nebo na migraci jednotlivých buněk. Lze tedy předpokládat, že SAMN-R jsou vhodným fluorescenčním markerem pro výzkum živých buněk, včetně experimentů voblasti regenerace tkáně. MSC buňky izolované z tukové tkáně mají velký potenciál v regeneraci srdeční tkáně. Jejich interakce s buněčnou linií srdečních svalových buněk HL-1 byly studovány pomocí scratch assay, kdy se tento model jeví jako nadějný a vhodný pro studium buněčných kontaktů a jejich roli přiregeneraci buněk.
Concept drift in metabolomic analysis
Koštoval, Aleš ; Provazník, Ivo (referee) ; Schwarzerová, Jana (advisor)
This bachelor thesis deals with machine learning, specifically the analysis of the concept drift. This is an unwanted phenomenon that can be detected in predictive models. Through detection followed by correction of the concept drift, predictive models become more reliable and can respond adequately to input data representing dynamic information. Metabolomic data can be considered a suitable representative of such data. Metabolomic data and their analysis can help to detect diseases such as diabetes mellitus or cancer early. In the first part of this bachelor thesis, the theoretical background of concept drift analysis and metabolomics analysis are described. The second part discusses the process of modeling predictive classifiers and implementing algorithms for concept drift detection. The practical part of the work was implemented in the Python programming language. Finally, the second part describes the results obtained and their discussion.
Terahertz Time-Domain Spectroscopy and Visualization of Biological Objects
Nedvědová, Marie ; Kužel,, Petr (referee) ; Vrba, Jan (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
This thesis deals with the methods of Terahertz (THz) spectroscopy to observe the kinetics of haemostatic materials used for supporting the native mechanism of haemostasis. The theoretical part follows the physical principles of THz time-domain spectroscopy (THz TDS), mentions the advantages and limitations of this method and its application possibilities for the characterization of biomedical materials. Further, there are specified properties of actual haemostats, described principles of their function and usage in practice, including their interaction with the living tissue. There were performed experiments monitoring the kinetics of physiologic reaction of the tissue adhesive based on the cyanoacrylates and absorbable haemostats. The mechanisms of monitored reactions were explained based on the physical-chemical principles that are used also for the kinetic models’ derivation. Modelling of the measured data results in the estimation of the parameters characterizing the observed samples. The most interesting parameter is the time constant of the reaction because of the possibility to compare reaction rates of different types of haemostats. The detailed analysis of this parameter is performed using the means of statistical methods. Tissue adhesive samples were measured by other spectroscopic and microscopic methods to compare the findings with the experimental results of the THz TDS. Data were processed using algorithms designed especially for this experiment and analysed using mathematical methods.
Genetic variations in coronary artery disease
Kocmanová, Klára ; Roy, Sudeep (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Tato bakalářská práce se zabývá genetikou onemocnění koronárních tepen. Díky studiu rizikových genetických variací je možné identifikovat ohrožené pacienty a vyvíjet cílenou léčbu. V první kapitole se zmiňuje anatomie, histologie a patofyziologie koronárních tepen. Druhá kapitola je zaměřena na dosavadní znalosti dědičnosti onemocnění koronárních tepen. Ve třetí kapitole jsou zmíněny dva genomické projekty, které přispěly ke studiu variací u onemocnění koronárních tepen, a způsoby čtení dat z jejich databází. Těmito projekty jsou 1000 Genomes Project a CARDIoGRAM plus CD4 consortium. Na základě dat z 1000 Genomes databáze byl získán referenční panel vazebné nerovnováhy. Dále byla provedena asociační analýza na základě dat ze souhrnné statistiky metaanalýzy provedené CARDIoGRAM plus CD4 konsorciem.
Cursor trajectory analysis in schizophrenia research
Vaňková, Michaela Elen ; Provazník, Ivo (referee) ; Schwarz, Daniel (advisor)
By using game controllers in experiments of functional magnetic resonance, we can obtain not only valuable neuroimaging data, but also important behavioral data and data related to the process of experiment. This thesis deals with the use of joystick in schizophrenia research. Furthermore, the thesis deals with the processing and classification of acquired data and their preparation for analysis.
Bioinformatic analysis of single nucleotide polymorphisms in the 1000 Genomes Project database
Parobková, Viktória ; Roy, Sudeep (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Sekvenovanie celého ľudského genómu a nájdenie jeho variácii bolo výzvou počas mnohých rokov. Znalosť všetkých genetických variácií je pozoruhodne prospešná pri výskume chorôb. Táto práca je zameraná na genetické variácie človeka a ich dva hlavné výskumné projekty, The HapMap Project a The 1000 Genomes Project, ktoré pomohli v analýze chorôb. Prvá časť práce je venovaná teoretickému popisu projektov. V nasledujúcej časti práce sú popísané štruktúry databáz u oboch projektov a taktiež je predstavený online nástroj umožňujúci prehľadávanie a sťahovanie ich dát. Následne je prevedená štatistická, populačná a bioinformatická analýza štrukturálnych variácií produkovaných 3 fázou 1000 Genomes projektu.
Time Frequency Analysis of ERP Signals
Bartůšek, Jan ; Provazník, Ivo (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Tato práce se zabývá vylepšením algoritmu pro sdružování (clustering) ERP signálů pomocí analýzy časových a prostorových vlastností pseudo-signálů získaných za pomocí metody analýzy nezávislých komponent (Independent Component Analysis). Naším zájmem je nalezení nových vlastností, které by zlepšily stávající výsledky. Tato práce se zabývá použitím Fourierovy transformace (Fourier Transform), FIR filtru a krátkodobé Fourierovy transformace ke zkvalitnění informace pro sdružovací algoritmy. Princip a použitelnost metody jsou popsány a demonstrovány ukázkovým algoritmem. Výsledky ukázaly, že pomocí dané metody je možné získat ze vstupních dat zajímavé informace, které mohou být úspěšně použity ke zlepšení výsledků.
Biometric system for retina and iris recognition
Hájek, Josef ; Derawi, Mohammad (referee) ; Provazník, Ivo (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
Tato disertační práce se zabývá biometrickým a medicínským zařízením pro simultánní snímání duhovky a sítnice oka v jednom kroku. V případě biometrického zaměření je práce rozšířena o vzájemnou fúzi těchto dvou biometrik do jedné šablony, kdy multimodální systém vykazuje mnohem lepší parametry než systém unimodální, a to především ve větší unikátnosti, univerzálnosti a velmi obtížně proveditelnému útoku (až téměř nemožnému) na senzor. V případě medicínského využití práce dále rozvíjí detekci a klasifikaci nemocí pro základ expertního systému pro oftalmologické účely, který bude umožňovat pomoc lékaři při stanovení diagnózy nálezu v obrazu sítnice (či duhovky) oka.
Methods for Comparative Analysis of Metagenomic Data
Sedlář, Karel ; Vinař,, Tomáš (referee) ; Lexa, Matej (referee) ; Provazník, Ivo (advisor)
Moderní výzkum v environmentální mikrobiologii využívá k popisu mikrobiálních komunit genomická data, především sekvenaci DNA. Oblast, která zkoumá veškerý genetický materiál přítomný v environmentálním vzorku, se nazývá metagenomika. Tato doktorská práce se zabývá metagenomikou z pohledu bioinformatiky, která je nenahraditelná při výpočetním zpracování dat. V teoretické části práce jsou popsány dva základní přístupy metagenomiky, včetně jejich základních principů a slabin. První přístup, založený na cíleném sekvenování, je dobře rozpracovanou oblastí s velkou řadou bioinformatických technik. Přesto mohou být metody pro porovnávání vzorků z několika prostředí podstatně vylepšeny. Přístup představený v této práci používá unikátní transformaci dat do podoby bipartitního grafu, kde je jedna partita tvořena taxony a druhá vzorky, případně různými prostředími. Takový graf plně reflektuje kvalitativní i kvantitativní složení analyzované mikrobiální sítě. Umožňuje masivní redukci dat pro jednoduché vizualizace bez negativních vlivů na automatickou detekci komunit, která dokáže odhalit shluky podobných vzorků a jejich typických mikrobů. Druhý přístup využívá sekvenace celého metagenomu. Tato strategie je novější a příslušející bioinformatické nástroje jsou méně propracované. Hlavní výzvou přitom zůstává rychlá klasifikace sekvencí, v metagenomice označovaná jako „binning“. Metoda představená v této práci využívá přístupu zpracování genomických signálů. Tato unikátní metodologie byla navržena na základě podrobné analýzy redundance genetické informace uložené v genomických signálech. Využívá transformace znakových sekvencí do několika variant fázových signálů. Navíc umožňuje přímé zpracování dat ze sekvenace nanopórem v podobě nativních proudových signálů.

National Repository of Grey Literature : 138 records found   1 - 10nextend  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.